Cześć, witajcie z powrotem na kursie głębokiego uczenia się Mam nadzieję, że
śledzicie razem z tymi tutorialami intuicyjnymi i że mieliście okazję bawić się ze wszystkim, czego się nauczyliśmy do
tej pory, a dzisiaj mówimy o spłaszczeniu i Dobrą wiadomością jest to, że jest to
bardzo prosty krok i ten samouczek będzie bardzo szybki, a następnie będziemy mogli przejść do następnych interesujących rzeczy.
W porządku, więc do tej pory mamy wyciągniętą mapę funkcji wyciągniętą przez Lehre'a i to jest po tym, jak zastosujemy
operację splotu do naszego obrazu, a następnie zastosujemy łączenie do wyniku zderzenia, który jest zaangażowany
w obraz.
I co zrobimy, jeśli ta pulsacyjna mapa funkcji.
Cóż, weźmiemy to i zamierzamy spłaszczyć to w kolumnie.
Zasadniczo po prostu weź liczby po rzędzie i umieść je w tej jednej długiej kolumnie.
Powodem tego jest to, że chcemy później wprowadzić je do sztucznej sieci neuronowej
do dalszego przetwarzania.
Tak to wygląda, gdy masz wiele warstw, lub masz
ciągnące dźwignie z wieloma pulsowanymi mapami obiektów, a następnie spłaszczasz je, tak że umieszczasz je w tej jednej
długiej kolumnie kolejno jedna po drugiej i dostajesz jeden ogromny wektor wejścia dla sztucznej sieci neuronowej.
I podsumowując wszystko, mamy obraz wejściowy.
Stosujemy tam splot i nie zapominajmy o realiach lub rektyfikowanych prostowanych jednostkach liniowych, które
stosujemy również po rewolucji.
Następnie stosujemy łączenie, a następnie spłaszczamy wszystko w długim wektorze, który będzie naszą warstwą wejściową dla
sztucznej sieci neuronowej i dokładnie jak to działa, dowiemy się w następnym samouczku.
Mam nadzieję, że podobała ci się dzisiejsza sesja i czekałeś na Ciebie następnym razem.
Do tego czasu ciesz się głęboką nauką.