Bună ziua și bun venit înapoi la cursul de învățare profundă Sper că urmăriți
împreună cu aceste tutoriale intuiție foarte bine și că ați avut o șansă de a juca în jurul cu tot ceea
ce am învățat până acum și astăzi vorbim despre aplatizare și veste buna este ca este
un pas foarte simplu si acest tutorial va fi foarte rapid si apoi vom putea trece la urmatoarele lucruri interesante.
În regulă, așa că până acum avem harta trasată a trasului Lehre și asta este după ce aplicăm operația
convoluției imaginii noastre și apoi aplicăm punerea în comun a rezultatului coliziunii pe care o
implică imaginea.
Și, deci, ce vom face dacă această hartă cu caracteristici aruncate.
Ei bine, vom lua-o și o vom așeza într-o coloană.
Deci, pur și simplu luați numerele rând pe rând și puneți-le în această coloană lungă.
Iar motivul pentru aceasta este că vrem să introducem mai târziu acest lucru într-o rețea neurală
artificială pentru prelucrare ulterioară.
Deci, acesta este ceea ce pare ca atunci când aveți multe
straturi de piscină sau aveți pârghiile de tragere cu multe hărți caracteristice și apoi le aplatizați astfel încât să le puneți într-o
singură coloană lungă consecutiv unul după altul și veți obține un vector imens de intrări pentru o rețea neurală artificială.
Și pentru a rezuma toate acestea, avem o imagine de intrare.
Aplicăm o convoluție acolo și să nu uităm funcțiile reale sau rectificate de unități liniare rectificate pe care le
aplicăm și după revoluția de acolo.
Apoi aplicăm punerea în comun și apoi aplaționăm totul într-un vector lung care va fi stratul nostru de intrare pentru o
rețea neurală artificială și exact cum funcționează acest lucru pe care îl vom afla în tutorialul următor.
Sper că v-ați bucurat de sesiunea de astăzi și v-ați așteptat data viitoare.
Până atunci se bucură de învățare profundă.