Halo dan selamat datang kembali ke kursus belajar yang mendalam.
Jadi kami telah belajar banyak di bagian kursus ini.
Mari kita simpulkan apa yang telah kita bicarakan.
Baiklah jadi kita mulai.
Kami mulai dengan gambar input yang kami terapkan beberapa detektor fitur yang berbeda atau disebut
juga filter untuk membuat peta fitur ini.
Dan ini terdiri dari sarang convolutional kami.
Kemudian di atas Lehre yang penting itu kami menerapkan reglue atau unit linear yang diperbaiki untuk menghilangkan
kejelasan atau meningkatkan non-linearitas pada gambar kami.
Kemudian kami menerapkan sarang penyatuan ke sarang konvolusional kami.
Jadi dari setiap peta fitur kami membuat peta fitur berdenyut dan pada dasarnya Lehre yang menarik memiliki banyak
keuntungan.
Tujuan utama dari Lair penarik adalah untuk memastikan bahwa kami memiliki invarian spasial khusus dalam gambar kami.
Jadi pada dasarnya jika sesuatu dimiringkan atau diputar atau sedikit berbeda dengan skenario ideal maka kita masih
dapat mengambil fitur itu dan menarik secara signifikan mengurangi ukuran gambar kita.
Selain itu penyatuan membantu menghindari segala jenis data yang berlebihan atau model keseluruhan dari data karena
hanya menghilangkan banyak data itu.
Tetapi pada saat yang sama pooling mempertahankan fitur utama yang kami kejar hanya karena cara instruksi
dan pooling digunakan adalah Max pooling.
Kemudian kami meratakan semua gambar yang dikumpulkan menjadi satu vektor panjang atau kolom dari semua nilai-nilai ini dan kami menempatkan itu
ke dalam jaringan saraf tiruan dan itu adalah langkah rata.
Dan Langkah empat adalah jaringan saraf tiruan yang terhubung penuh di mana semua fitur ini
diproses melalui jaringan dan kemudian kita memiliki lapisan akhir yang terhubung sepenuhnya dengan Lehre akhir yang
melakukan pemungutan suara terhadap kelas yang kita kejar dan kemudian semua ini dilatih melalui proses propagasi
maju dan propagasi balik.
Banyak sekali iterasi dan di taman dan pada akhirnya kami memiliki jaringan saraf yang sangat baik.
Dan.
Hal penting lainnya adalah tidak hanya bobot yang dilatih di bagian kerja
neuron buatan tetapi juga detektor fitur dilatih dan disesuaikan dalam proses yang layak bahan yang sama dan yang memungkinkan kita untuk menghasilkan
peta fitur terbaik.
Dan pada akhirnya kita mendapatkan jaringan saraf convolutional yang sepenuhnya terlatih yang dapat mengenali gambar dan
mengklasifikasikannya.
Jadi begitulah.
Begitulah cara kerja jaringan saraf convolutional.
Dan sekarang Anda harus benar-benar nyaman dengan konsep ini dan siap untuk melanjutkan ke aplikasi praktis.
Jika Anda ingin melakukan beberapa bacaan tambahan maka ada blog yang bagus oleh L. D. untuk bubar dari 2016.
Anda dapat melihat tautannya di bagian bawah.
Jadi blog disebut The Nine makalah pembelajaran mendalam yang perlu Anda ketahui tentang memahami bagian
tiga CNN.
Dan blog ini sebenarnya memberi Anda gambaran singkat tentang sembilan CNN berbeda yang telah dibuat oleh
orang-orang seperti Anda dan licken dan orang lain yang kemudian dapat Anda lanjutkan dan pelajari lebih lanjut.
Jadi akan ada banyak hal baru yang akan benar-benar baru bagi Anda dan bahwa Anda harus mendapatkan kepala Anda di sekitar
tetapi tetap ingat blog ini adalah sembilan makalah ini dalam pikiran dan bahkan jika Anda tidak siap
untuk melalui mereka sekarang mungkin setelah tutorial praktis mungkin setelah Anda melakukan beberapa pelatihan tambahan
dalam ruang belajar mendalam secara perlahan Anda kemudian dapat referensi karya-karya ini dan idealnya saya pikir Anda akan mendapatkan
banyak nilai melalui melihat melalui jaringan saraf orang lain dan bagaimana mereka terstruktur .
Mungkin ada jaring ilusi dan itu akan membantu Anda memahami apa praktik
terbaik dan mengapa orang melakukan hal-hal tertentu dengan cara tertentu dan itu akan
membantu Anda dengan arsitektur jaringan saraf Anda karena jaringan saraf dan jaringan saraf convolutional bukan pengecualian.
Mereka seperti tantangan arsitektur Anda harus datang dengan ide dan kemudian struktur dan kemudian menyesuaikannya
dan men-tweak untuk mendapatkan desain terbaik dan kinerja terbaik dan optimal.
Jadi begitulah.
Itu untuk kita hari ini.
Saya harap Anda menikmati tutorial hari ini dan seluruh bagian ini dan saya berharap dapat melihat Anda nanti.
Sampai kemudian menikmati pembelajaran yang mendalam.