أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
لقد تعلمنا الكثير في هذا القسم من الدورة.
دعونا نلخص ما تحدثنا عنه.
حسنًا ، ها نحن ذا.
لقد بدأنا بصورة إدخال طبقنا عليها العديد من أجهزة الكشف عن الميزات المختلفة أو أطلقنا عليها أيضًا
المرشحات لإنشاء خرائط المعالم هذه.
وهذا يشمل طبقتنا التلافيفية.
ثم فوق تلك الطبقة التلافيفية ، طبقنا الوحدة الخطية الزرقاء أو المصححة لإزالة
أي خطية أو زيادة غير خطية في صورنا.
ثم طبقنا طبقة تجمع على الطبقة التلافيفية.
لذلك من كل خريطة معلم مفردة ، أنشأنا خريطة معالم مجمعة وتتمتع طبقة التجميع بشكل أساسي بالكثير من
المزايا.
الغرض الرئيسي من طبقة التجميع هو التأكد من أن لدينا ثوابت مكانية في صورنا.
لذلك ، إذا كان هناك شيء ما يميل أو يلتف أو يختلف قليلاً عن السيناريو المثالي ، فلا يزال بإمكاننا التقاط
هذه الميزة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن التجميع يقلل بشكل كبير من حجم صورنا ، ويساعد التجميع أيضًا في تجنب أي نوع من التخصيص
الزائد لبياناتنا أو نموذجنا للبيانات ، لأنه ببساطة يتخلص من الكثير من تلك البيانات.
لكن في الوقت نفسه ، يحافظ التجميع على الميزات الرئيسية التي نسعى إليها.
فقط لأن الطريقة التي تم تنظيمها بها والتجميع الذي استخدمناه كان الحد الأقصى للتجميع.
ثم قمنا بتسوية كل الصور المجمعة في متجه أو عمود واحد طويل من كل هذه القيم ، وقمنا بإدخال ذلك في
شبكة عصبية اصطناعية.
وكانت تلك هي الخطوة الثالثة للتسطيح.
والخطوة الرابعة هي الشبكة العصبية الاصطناعية المتصلة بالكامل ، حيث تتم معالجة كل هذه الميزات من خلال
الشبكة.
ثم لدينا هذه الطبقة النهائية ، الطبقة النهائية المتصلة بالكامل ، والتي تؤدي التصويت تجاه الفئات
التي نتبعها.
وبعد ذلك يتم تدريب كل هذا من خلال عملية انتشار أمامي وانتشار عكسي والكثير
من التكرارات والعهود.
وفي النهاية ، لدينا شبكة عصبية محددة جيدًا.
والشيء المهم الآخر المهم ليس فقط الأوزان التي يتم تدريبها في جزء
الشبكة العصبية الاصطناعية ، ولكن أيضًا أجهزة الكشف عن الميزات يتم تدريبها وتعديلها في نفس عملية الانحدار المتدرج.
وهذا يسمح لنا بالتوصل إلى أفضل خرائط الميزات.
وفي النهاية نحصل على شبكة عصبية تلافيفية مدربة تدريباً كاملاً يمكنها التعرف على الصور وتصنيفها.
لذا ها نحن ذا.
هذه هي الطريقة التي تعمل بها الشبكات العصبية التلافيفية.
والآن يجب أن تكون مرتاحًا تمامًا لهذا المفهوم ومستعدًا للمضي قدمًا في التطبيقات العملية.
إذا كنت ترغب في القيام ببعض القراءة الإضافية ، فهناك مدونة رائعة من Aditya Deshpande من عام 2016.
يمكنك رؤية الرابط هناك في الأسفل.
لذلك تسمى المدونة أوراق التعلم العميق التسعة.
أنت بحاجة إلى معرفة كيفية فهم الجزء الثالث من قناة CNN.
وهذه المدونة تعطيك في الواقع نظرة عامة قصيرة على تسعة مشاهد مختلفة تم إنشاؤها بواسطة
أشخاص مثل Yann LeCun وآخرين ، والتي يمكنك بعد ذلك المضي قدمًا والدراسة أكثر.
لذلك سيكون هناك الكثير من الأشياء الجديدة التي ستكون جديدة تمامًا بالنسبة لك وسيتعين عليك التفكير
فيها.
ولكن فقط ضع هذه المدونة في الاعتبار أو هذه الأوراق التسع في الاعتبار.
وحتى إذا لم تكن مستعدًا لتصفحها الآن ، ربما بعد الدروس العملية ، ربما
بعد أن تقوم ببعض التدريب الإضافي في مجال التعلم العميق ، يمكنك ببطء بعد ذلك الرجوع إلى
هذه الأعمال ، وأعتقد أنك ستحصل على الكثير من القيمة من خلال النظر في الشبكات العصبية
للآخرين وكيف قاموا ببناء شبكاتهم التلافيفية.
وسيساعدك ذلك على فهم أفضل الممارسات ولماذا فعل الناس أشياء معينة بطريقة
معينة.
وهذا سيساعدك في هندسة الشبكات العصبية الخاصة بك ، لأن الشبكات العصبية والشبكات
العصبية التلافيفية ليست استثناءً.
إنهم مثل تحدي الهندسة المعمارية.
عليك أن تتوصل إلى فكرة ثم هيكلها ثم تعديلها وتعديلها للحصول على أفضل
تصميم ممكن وأفضل أداء ممكن وأفضل.
لذا ها نحن ذا.
هذا نحن لهذا اليوم.
أتمنى أن تستمتع ببرنامج اليوم التعليمي وهذا القسم بأكمله وأتطلع إلى رؤيتك في المرة القادمة.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.