Olá e seja bem vindo à seção sobre redes neurais convolutivas.
Estou ansioso para que você esteja se juntando a nós para esta seção também.
E hoje vamos corar o plano de ataque, como vamos aprender tudo nesta seção.
Há muito para aprender.
Vamos ver como vamos abordar isso.
Tudo bem o que aprendemos na seção.
Em primeiro lugar, vamos falar sobre o que as redes convolutivas realmente são muito importantes para entender o objetivo final
para o qual você está trabalhando antes de começar a trabalhar para isso.
Então, vamos ouvir quais recursos irão dar uma olhada em alguns pequenos exemplos.
Comparará o cérebro humano com as redes neurais artificiais em termos de reconhecimento de imagem.
Então, será um tutorial divertido e leve para nos começar a toda essa seção.
Então falamos sobre o Passo 1.
O mergulho direto para ele pode funcionar.
Então, esta parte do Curso contém várias etapas que precisamos para passar para construir uma rede neural convolutiva e é
assim que esses internos serão quebrados.
Então, este seria o primeiro passo da operação de evolução, aprenderemos tudo sobre os detectores de recursos.
Falaremos sobre quais também são filtros.
Vamos falar sobre mapas futuros.
E você sabe como são os diferentes parâmetros que eles são o que eles querem dizer e também
olha alguns exemplos visuais.
Então, falaremos sobre o Passo 1 Parte B, o reino em que você é Lehre ou realmente estatilografa, que é então
uma unidade mais rectificada e falamos sobre por que a linearidade não é boa e como queremos mais não-linearidade em nossa
rede para reconhecimento de imagens.
o agrupamento ou o agrupamento e outras abordagens que você pode levar ao processo de pool .
Então, falaremos sobre o agrupamento da Etapa 2 e entenderemos como o agrupamento funciona, falaremos especificamente sobre o agrupamento máximo
e também mencionamos um par de coisas sobre isso,
Também nesta palestra, teremos um exemplo muito legal, então haverá uma ferramenta muito interativa visual
que vamos analisar.
Portanto, assegure-se de seguir em torno do final dessa palestra porque isso vai agregar muito valor
ao seu processo de aprendizagem.
O que vamos discutir no final.
Passo três, achatando.
Então, aqui vamos fazer um breve tutorial sobre como proceder de suas camadas agrupadas para
sua platéia e então vamos conversar sobre conexões completas.
Este é um tutorial muito carnudo que coloca tudo em conjunto e coloca tudo
em perspectiva e realmente mostra como tudo funciona.
No final do dia e como esses neurônios finais entendem como classificar Umich muito, muito importante.
Tauriel e, com sorte, resumiremos ou juntem tudo para você.
E, finalmente, teremos um resumo que irá resumir tudo sobre o qual falamos.
E como uma característica extra, incluí um tutorial sobre Max Max e entropia cruzada.
Então, você não precisa seguir este tutorial, mas pensei que seria uma excelente adição de conhecimento, porque
estes são termos que você irá encontrar ao lidar com redes neurais convolutivas.
Então, talvez, talvez leve isso imediatamente, talvez quando você se deparar com esses termos, você pode sempre saber que
você pode retornar a este curso e seguir este tutorial para entender melhor o que é Max Max
e entropia cruzada.
E também, como sempre ao longo desses editoriais, haverá muita leitura recomendada para você aprimorar o
nível superior e obter mais conhecimento.
E nessa nota, eu não posso esperar para ver o primeiro tutorial, isso vai ser muito divertido e excitante.
S. E, até a próxima, aproveite a aprendizagem profunda.