Salve e bentornati al corso sull'apprendimento approfondito, spero che tu stia seguendo questi
tutorial di intuizione e che tu abbia avuto la possibilità di giocare con tutto ciò che abbiamo imparato finora
e oggi parliamo di appiattimento e la buona notizia è che questo è un passaggio
molto semplice e questo tutorial sarà molto veloce e quindi saremo in grado di passare alle prossime cose interessanti.
Va bene, quindi finora abbiamo ottenuto la mappa delle caratteristiche tirate da Lehre e cioè dopo che applichiamo l'operazione
di convoluzione alla nostra immagine e poi applichiamo il raggruppamento al risultato della collisione
che l'immagine coinvolta.
E quindi cosa faremo se questa mappa delle funzionalità ridotta.
Bene, lo prenderemo e lo radicheremo in una colonna.
Quindi basterà prendere i numeri riga per riga e inserirli in questa colonna lunga.
E la ragione è che vogliamo in seguito inserirli in una rete neurale artificiale
per un'ulteriore elaborazione.
Quindi questo è ciò che appare quando hai molti livelli di raggruppamento
o hai le leve che tirano con molte mappe di funzionalità e poi li appiattisci in modo da metterli in questa
colonna lunga in sequenza uno dopo l'altro e ottieni un vettore enorme di input per una rete neurale artificiale.
E quindi per riassumere tutto abbiamo un'immagine in ingresso.
Applichiamo un convoluzionale lì e non dimentichiamo la funzione delle unità lineari rettificate o reali rettificate che
applichiamo anche dopo la rivoluzione.
E poi applichiamo il raggruppamento e poi appiattiamo tutto in un lungo vettore che sarà il nostro livello
di input per una rete neurale artificiale e esattamente come funziona lo scopriremo nel prossimo tutorial.
Spero ti sia piaciuta la sessione di oggi e ti aspetto la prossima volta.
Fino ad allora godere di un apprendimento profondo.