أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
آمل أن تكون متابعًا مع هذه البرامج التعليمية الحدسية على ما يرام وأن تكون لديك فرصة
للعب مع كل ما تعلمناه حتى الآن.
واليوم نتحدث عن التسطيح.
والخبر السار هو أن هذه خطوة بسيطة للغاية وهذا البرنامج التعليمي سيكون سريعًا جدًا وبعد ذلك سنكون
قادرين على الانتقال إلى الأشياء المثيرة التالية.
حسنا.
لذلك لدينا حتى الآن خريطة المعالم المجمعة للطبقة المجمعة ، وذلك بعد أن نطبق عملية الالتفاف على
صورتنا ثم نطبق التجميع على نتيجة الالتفاف أو على الصورة المعنية.
وماذا سنفعل إذا كانت خريطة الميزات المجمعة هذه؟
حسنًا ، سنأخذها وسنقوم بتسويتها في عمود.
لذلك ، ما عليك سوى أخذ الأرقام صفاً تلو الآخر ووضعها في هذا العمود الطويل.
والسبب في ذلك هو أننا نريد إدخال هذا لاحقًا في شبكة عصبية اصطناعية لمزيد من
المعالجة.
هذا ما يبدو عليه عندما يكون لديك العديد من طبقات التجميع أو لديك طبقات
تجميع مع العديد من خرائط المعالم المجمعة ، ثم تقوم بتسويتها.
لذا تضعهم في هذا العمود الطويل بالتتابع ، واحدًا تلو الآخر ، وتحصل على متجه ضخم
من المدخلات لشبكة عصبية اصطناعية.
ولإيجاز كل هذا ، لدينا صورة إدخال ، نطبق طبقة تلافيفية ولا ننسى القيمة
أو دالة الوحدات الخطية المصححة المصححة التي نطبقها بعد طبقة الالتواء أيضًا.
ثم نطبق التجميع ثم نسطح كل شيء في متجه طويل ، والذي سيكون طبقة الإدخال الخاصة
بنا لشبكة عصبية اصطناعية.
وكيف يعمل هذا بالضبط ، سنكتشف في الدرس التالي.
أتمنى أن تستمتع بجلسة اليوم ونتطلع إلى رؤيتك في المرة القادمة.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.