Bonjour et bienvenue au cours sur l'apprentissage en profondeur.
Nous avons donc beaucoup appris dans cette section du cours.
Résumons ce dont nous avons parlé.
Bon alors on y va.
Nous avons commencé avec une image d'entrée à laquelle nous avons appliqué plusieurs détecteurs de caractéristiques différents ou également
appelé filtres pour créer ces cartes de caractéristiques.
Et cela comprend notre repaire de convolution.
Puis, en plus de cette Lehre cruciale, nous avons appliqué l’unité linéaire de réglage ou rectifiée pour supprimer toute
clarté ou augmenter la non-linéarité de nos images.
Ensuite, nous avons appliqué un repaire de mise en commun à notre repaire de convolution.
Ainsi, à partir de chaque carte de caractéristiques, nous avons créé une carte de caractéristiques puled et tirer le Lehre présente de
nombreux avantages.
L'objectif principal du repaire de tirage est de s'assurer que nous avons un invariant spatial spécial dans nos images.
Donc, fondamentalement, si quelque chose bascule ou se tord ou est un peu différent du scénario idéal, nous pouvons
toujours utiliser cette fonctionnalité et tirer en réduisant considérablement la taille de nos images.
La mise en commun permet également d’éviter toute sur-adaptation de nos données ou de notre modèle global aux données, car elle supprime tout
simplement une grande partie de ces données.
Mais en même temps, le pooling préserve les fonctionnalités principales que nous recherchons, tout simplement parce que l'instruction et
le pooling étaient utilisés par Max pooling.
Ensuite, nous avons aplati toutes les images regroupées dans un long vecteur ou une colonne de toutes ces valeurs et nous l'avons mis dans
un réseau de neurones artificiels, ce qui a été l'étape d'aplanissement.
Et la quatrième étape est un réseau de neurones artificiels entièrement connecté où toutes ces fonctionnalités sont traitées
via un réseau. Nous avons ensuite cette dernière couche Lehre finale entièrement connectée qui effectue le vote vers
les classes que nous recherchons et ensuite tout cela est formé. à travers un processus de propagation en
avant et en arrière.
Beaucoup d'itérations et dans les parcs et à la fin nous avons un réseau de neurones très bien défini.
Et.
Une autre chose importante est que non seulement les poids sont entraînés dans le travail
des neurones artificiels, mais également que les détecteurs de fonctions sont formés et ajustés selon le même processus décent, ce qui nous permet de produire les
meilleures cartes de caractéristiques.
Et à la fin, nous obtenons un réseau de neurones convolutifs entièrement formé qui peut reconnaître et classer les
images.
Alors on y va.
C'est ainsi que fonctionnent les réseaux de neurones convolutifs.
Et maintenant, vous devriez être totalement à l'aise avec ce concept et prêt à passer aux applications pratiques.
Si vous souhaitez faire des lectures supplémentaires, alors il y a un super blog de L. RÉ. se séparer de 2016.
Vous pouvez voir le lien là-bas en bas.
Le blog s'intitule The Nine Deep Learning Papers, que vous devez connaître pour comprendre la troisième partie
de CNN.
Et ce blog vous donne en fait un bref aperçu de neuf CNN différents qui ont
été créés par des personnes comme vous, Licken et d’autres, que vous pouvez ensuite étudier plus avant.
Il y aura donc beaucoup de nouvelles choses qui seront totalement nouvelles pour vous et qui devront vous faire comprendre mais gardez
ce blog à l'esprit sont ces neuf articles en tête et même si vous n'êtes pas prêt
à passer à travers peut-être qu'après les tutoriels pratiques, après avoir suivi une formation supplémentaire dans
le domaine de l'apprentissage en profondeur, vous pourrez ensuite référencer ces travaux et, idéalement, je pense que vous obtiendrez beaucoup
de valeur en consultant les réseaux de neurones d'autres personnes et leur structure. .
Il peut y avoir des réseaux illusoires et cela vous aidera à comprendre quelles sont les
meilleures pratiques et pourquoi les gens ont fait certaines choses d'une certaine manière et cela vous aidera avec
votre architecture de réseaux de neurones car les réseaux de neurones et les réseaux de neurones convolutionnels ne font pas exception.
C’est comme un défi d’architecture: vous devez proposer une idée, puis la structurer, l’ajuster et la
modifier pour obtenir le meilleur design possible et les meilleures performances possibles.
Alors on y va.
C'est nous pour aujourd'hui.
J'espère que vous avez apprécié le tutoriel d'aujourd'hui et toute cette section et j'ai hâte de vous voir la prochaine fois.
Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.