Xin chào và chào mừng bạn đến với phần Mạng nơ-ron hợp pháp.
Rất vui vì bạn cũng tham gia với chúng tôi cho phần này.
Và hôm nay chúng ta sẽ che đậy kế hoạch tấn công.
Chúng ta sẽ tìm hiểu mọi thứ trong phần này như thế nào?
Có quá nhiều thứ để học.
Hãy xem chúng ta sẽ tiếp cận vấn đề này như thế nào.
Được rồi.
Chúng ta sẽ học gì trong phần này.
Trước hết, chúng ta sẽ nói về những gì mạng phức hợp thực sự rất quan trọng để hiểu được mục tiêu cuối cùng mà
bạn đang hướng tới trước khi bạn thực sự bắt đầu làm việc với nó.
Vì vậy, chúng ta sẽ nói về các tính năng.
Chúng ta sẽ xem xét một vài ví dụ nhỏ.
Chúng tôi sẽ so sánh não người với các mạng thần kinh nhân tạo về mặt nhận dạng hình ảnh.
Vì vậy, sẽ là một hướng dẫn nhỏ thú vị để giúp chúng ta bắt đầu toàn bộ phần này.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về bước một, đi thẳng vào hoạt động tích chập của nó.
Vì vậy, phần này của khóa học bao gồm một số bước mà chúng ta cần phải thực hiện để xây dựng một mạng nơron
tích hợp.
Và đó là cách mà các hướng dẫn này sẽ được chia nhỏ.
Vì vậy, đây sẽ là bước một.
Phép toán tích chập sẽ tìm hiểu mọi thứ về bộ phát hiện tính năng.
Chúng ta sẽ nói về, đó cũng là các bộ lọc.
Chúng ta sẽ nói về bản đồ đặc điểm và các thông số khác nhau ở đó như thế nào, ý nghĩa của chúng.
Và chúng ta cũng sẽ xem xét một số ví dụ trực quan.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về bước một, phần B, lớp giá trị hoặc lớp màu đỏ, là đơn vị tuyến tính được chỉnh
lưu.
Và chúng ta sẽ nói về lý do tại sao độ tuyến tính là không tốt và cách chúng tôi muốn có nhiều tính chất không tuyến tính hơn trong mạng của mình
để nhận dạng hình ảnh.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về gộp bước hai và chúng ta sẽ hiểu cách hoạt động của gộp.
Chúng tôi sẽ nói cụ thể về tổng hợp tối đa và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến một số điều về tổng hợp
có nghĩa hoặc một số tổng hợp và các cách tiếp cận khác mà bạn có thể thực hiện cho quá trình tổng hợp.
Cũng trong bài giảng này, chúng ta sẽ có một ví dụ thực sự thú vị.
Vì vậy, sẽ có một công cụ tương tác, rất trực quan mà chúng ta sẽ xem xét.
Vì vậy, hãy nhớ chú ý đến phần cuối của bài giảng đó vì điều đó sẽ bổ sung rất nhiều giá trị cho quá trình học
tập của bạn, những gì chúng ta sẽ thảo luận ở phần cuối ở đó.
Bước ba Làm phẳng.
Vì vậy, ở đây chúng tôi sẽ là một hướng dẫn nhanh về cách tiến hành từ các lớp gộp sang lớp
phẳng của bạn.
Và sau đó chúng ta sẽ nói về các kết nối đầy đủ.
Vì vậy, đây là hướng dẫn rất hấp dẫn, tập hợp mọi thứ lại với nhau và đưa mọi thứ vào góc
nhìn và thực sự cho bạn thấy mọi thứ hoạt động như thế nào vào cuối ngày và cách những tế bào thần kinh cuối cùng
đó hiểu cách phân loại hình ảnh, hướng dẫn rất, rất quan trọng và hy vọng rằng điều đó sẽ tóm tắt hoặc sắp xếp mọi thứ
lại với nhau cho bạn.
Và cuối cùng chúng ta sẽ có một bản tóm tắt sẽ tóm tắt mọi thứ chúng ta đã nói.
Và như một tính năng bổ sung nhỏ, tôi đã bao gồm một hướng dẫn về máy Mac mềm và entropy chéo, vì vậy bạn không cần phải thực
hiện hướng dẫn này.
Nhưng tôi nghĩ nó sẽ là một bổ sung kiến thức tuyệt vời vì đây là những thuật ngữ mà bạn sẽ
gặp khi xử lý các mạng nơ-ron tích tụ.
Vì vậy, có thể, có thể lấy nó ngay lập tức.
Có thể khi bạn bắt gặp những thuật ngữ này, bạn sẽ luôn biết rằng bạn có thể quay lại khóa học này và tham gia hướng dẫn
này để hiểu rõ hơn về máy Mac mềm và entropy chéo là gì.
Và cũng như mọi khi, trong suốt các hướng dẫn này, sẽ có rất nhiều bài đọc được đề xuất để bạn
nâng cao kỹ năng và có thêm kiến thức.
Và trên lưu ý đó, tôi rất nóng lòng được gặp bạn trong bài hướng dẫn đầu tiên.
Đây sẽ là một phần rất vui và thú vị và cho đến lần sau, hãy tận hưởng việc học sâu.