Hola y bienvenidos a la sección de redes neuronales convolucionales.
Súper emocionado de que te unas a nosotros también para esta sección.
Y hoy vamos a matizar el plan de ataque, ¿cómo vamos a aprender todo en esta sección?
Hay mucho que aprender
Veamos cómo nos acercaremos a esto.
Está bien lo que aprendemos en la sección.
En primer lugar, hablaremos sobre qué redes convolucionales son en realidad muy importantes para comprender el objetivo final hacia
el que estás trabajando antes de que realmente comiences a trabajar para lograrlo.
Entonces escucharemos qué características tendrán en cuenta algunos pequeños ejemplos.
Comparará el cerebro humano con redes neuronales artificiales en términos de reconocimiento de imágenes.
Por lo tanto, será un tutorial ligero y divertido para que comencemos con esta sección completa.
Luego hablaremos del Paso 1.
Buceando directamente en él puede operar la volución.
Entonces, esta parte del curso contiene varios pasos que debemos seguir para construir una red neuronal convolucional y
así se dividirán estos aspectos internos.
Así que este iba a ser el primer paso de la operación de evolución, aprenderemos todo sobre los detectores de funciones.
Hablaremos sobre cuáles también son filtros.
Hablaremos de mapas futuros.
Y ya sabes cómo son los diferentes parámetros, son lo que significan y también
tienen algunos ejemplos visuales.
Luego hablaremos sobre el Paso 1, Parte B, sobre el reino en el que está Lehre o sobre la capa, que luego
se rectificará, y hablaremos sobre por qué la linealidad no es buena y cómo queremos una mayor no linealidad en nuestra red
para el reconocimiento de imágenes.
la agrupación o algunos métodos de agrupamiento y otros que puede llevar al proceso de agrupación. .
Luego, hablaremos sobre la combinación del Paso 2 y comprenderemos cómo funciona la agrupación, hablaremos específicamente sobre la agrupación máxima
y también mencionaremos un par de cosas acerca de
También en esta conferencia tendremos un ejemplo realmente genial, así que habrá una herramienta interactiva muy visual que
vamos a ver.
Así que asegúrese de quedarse hasta el final de la conferencia porque eso va a agregar mucho valor
a su proceso de aprendizaje.
Lo que vamos a discutir al final allí.
Paso tres aplanamiento.
Así que aquí vamos a ser un tutorial rápido sobre cómo pasar de sus capas agrupadas a su guarida
plana y luego vamos a hablar sobre las conexiones completas.
Este es un tutorial muy carnoso que pone todo junto y pone todo en perspectiva
y en realidad te muestra cómo funciona todo.
Al final del día y cómo esas neuronas finales entienden cómo clasificar a Umich es muy importante.
Tauriel y con suerte eso resumirá o pondrá todo junto para usted.
Y finalmente tendremos un resumen que resumirá todo lo que hemos hablado.
Y como pequeña característica adicional, he incluido un tutorial sobre Max y Cross entropy.
Por lo tanto, no es necesario que tome este tutorial, pero pensé que sería una gran adición de
conocimiento, ya que estos son términos que encontrará cuando trabaje con redes neuronales convolucionales.
Así que tal vez tal vez lo tome de inmediato, tal vez cuando se encuentre con estos términos, siempre sabrá
que puede regresar a este curso y tomar este tutorial para comprender mejor qué son la entropía Max y
la entropía cruzada.
Y también, como siempre a lo largo de estos editoriales, habrá muchas lecturas recomendadas para que pueda
ampliar su nivel y obtener más conocimientos.
Y en esa nota, no puedo esperar para ver en el primer tutorial que esto será muy divertido y emocionante.
S. Y hasta la próxima vez disfruta de un aprendizaje profundo.