Bună ziua și bun venit la secțiunea privind rețelele neuronale convoluționale.
Super entuziasmat că ne-ați alăturat și pentru această secțiune.
Și astăzi o să colorăm de pe planul de atac cum vom învăța totul în această secțiune.
Sunt atât de multe de învățat.
Să vedem cum ne apropiem de asta.
În regulă ceea ce aflăm în secțiune.
Mai întâi, vom vorbi despre ce rețele de convoluții sunt de fapt foarte importante pentru a înțelege scopul final
la care lucrați înainte de a începe să lucrați la ea.
Deci, vom auzi ce caracteristici vor arunca o privire la câteva mici exemple.
Va compara creierul uman cu rețelele neuronale artificiale în ceea ce privește recunoașterea imaginii.
Deci va fi un tutorial de distracție ușoară pentru a ne face să începem pentru toată această secțiune.
Apoi vom vorbi despre Pasul 1.
Scufundarea direct în el poate funcționa cu voluție.
Deci, această parte a cursului conține câțiva pași pe care trebuie să le parcurgem pentru a construi o rețea neuronală convoluțională și
așa vor fi rupți acești internali.
Deci, asta va fi pasul unu, operația de evoluție, vom afla totul despre detectoarele de funcții.
Vom vorbi despre care sunt și filtre.
Vom vorbi despre hărți viitoare.
Și știți cum sunt diferiții parametri care sunt ceea ce ei înseamnă și că ar trebui să aruncați o privire la
unele exemple vizuale, de asemenea.
Apoi, vom vorbi despre Pasul 1 Partea B, domeniul pe care îl ai Lehre sau într-adevăr un strat care este apoi rectificat o
unitate mai slabă și vom vorbi despre motivul pentru care liniaritatea nu este bună și cum ne dorim mai multă neliniaritate în rețeaua
noastră pentru recunoașterea imaginii.
Apoi, vom vorbi despre punerea în comun a Pasului 2 și vom înțelege cum funcționează punerea în comun vor vorbi în mod
special despre cumularea în comun și menționăm și câteva lucruri despre adunarea în comun sau despre unele abordări de punere în comun și alte abordări pe
care le puteți lua în procesul de punere în comun .
De asemenea, în această lecție vom avea un exemplu foarte bun, astfel încât va fi un instrument interactiv foarte vizibil la care
ne vom uita.
Deci, asigurați-vă că pentru a rămâne până la sfârșitul acestei prelegeri, deoarece asta va adăuga o mulțime de
valoare pentru procesul de învățare.
Ce vom discuta la sfârșitul anului acolo.
Pasul trei aplatizare.
Deci, aici vom fi un tutorial rapid cu privire la modul de a continua de la straturile colectate până la
bordul dvs. aplatizat și apoi vom vorbi despre conexiuni complete.
Acesta este un tutorial foarte misto care pune totul în comun și pune totul în perspectivă
și de fapt vă arată cum funcționează totul.
La sfârșitul zilei și cum acești neuroni finali înțeleg cum să clasificăm Umich foarte important.
Tauriel și sperăm că va rezuma sau va pune totul împreună pentru tine.
Și în sfârșit vom avea un rezumat care va rezuma tot ce am vorbit.
Și, ca o trăsătură extra puțin, am inclus un tutorial pe soft Max și entropia încrucișată.
Deci, nu trebuie să luați acest tutorial, dar am crezut că ar fi un mare plus de cunoștințe, deoarece aceștia sunt
termeni pe care îi veți întâlni atunci când vă veți ocupa de rețele neuronale convoluționale.
Deci, poate, poate, ia-o imediat, poate că, atunci când întâlniți acești termeni puteți să știți întotdeauna că vă puteți
întoarce la acest curs și puteți lua acest tutorial pentru a înțelege mai bine ce Max și entropia
încrucișată sunt.
Și, de asemenea, ca întotdeauna în toate aceste editoriale, va fi o mulțime de lectură recomandată pentru a vă îmbunătăți în
continuare și pentru a obține mai multe cunoștințe.
Și pe această notă nu pot să aștept să văd în primul tutorial acest lucru va fi foarte distractiv și interesant.
S. Și până la data viitoare se bucură de învățare profundă.