Cześć i witamy z powrotem na kursie głębokiego uczenia się.
W tej części kursu sporo się nauczyliśmy.
Podsumujmy, o czym rozmawialiśmy.
W porządku, więc zaczynamy.
Zaczęliśmy od obrazu wejściowego, do którego zastosowaliśmy wiele różnych detektorów cech lub nazywanych
filtrami, aby utworzyć te mapy funkcji.
A to obejmuje naszą spowijaną kryjówkę.
Następnie na szczycie tego kluczowego Lehre zastosowaliśmy reglue lub rektyfikowaną jednostkę liniową, aby usunąć jakąkolwiek klarowność
lub zwiększyć nieliniowość w naszych obrazach.
Następnie zastosowaliśmy legowisko do wspólnego spania.
Z każdej mapy obiektów stworzyliśmy pulsacyjną mapę obiektów i zasadniczo ciągnięcie Lehre ma wiele
zalet.
Głównym celem ciągnięcia Lair jest upewnienie się, że w naszych obrazach mamy specjalne niezmienniki przestrzenne.
Więc jeśli coś się przekręca lub zmienia, albo jest nieco inne od idealnego scenariusza, to
nadal możemy go wykorzystać, a ciągnięcie znacząco zmniejsza rozmiar naszych obrazów.
Również łączenie pomaga w uniknięciu wszelkiego rodzaju przeuczeń naszych danych lub ogólnego modelu danych, ponieważ po
prostu pozbędzie się wielu danych.
Ale w tym samym czasie tworzenie puli zachowuje główne cechy, o które nam chodzi, ponieważ sposób użycia instrukcji
i pulowania został użyty przy maksymalnym łączeniu.
Następnie spłaszczyliśmy wszystkie połączone obrazy do jednego długiego wektora lub kolumny wszystkich tych wartości i umieściliśmy to
w sztucznej sieci neuronowej, która była krokiem spłaszczającym.
A krok czwarty to w pełni połączona, sztuczna sieć neuronowa, w której wszystkie te cechy
są przetwarzane przez sieć, a następnie mamy tę ostateczną, w pełni połączoną warstwę Lehre, która przeprowadza głosowanie
w kierunku klas, do których dążymy, a potem wszystko to jest wyszkolone poprzez proces propagacji w
przód i wstecznego propagacji.
Mnóstwo iteracji i parków, a na koniec mamy bardzo dobrze zdefiniowaną sieć neuronową.
I.
Kolejną ważną rzeczą jest to, że nie tylko wagi są szkolone w
części z neuronami sztucznymi, ale również detektory cech są wyszkolone i dostosowane w tym samym procesie przyzwoitym składnikiem, co pozwala nam wymyślić
najlepsze mapy obiektów.
I na koniec otrzymujemy w pełni wyszkoloną splotową sieć neuronową, która może rozpoznawać obrazy i klasyfikować
je.
Więc idziemy.
W ten sposób działają splotowe sieci neuronowe.
A teraz powinieneś całkowicie czuć się komfortowo z tą koncepcją i być gotowym do praktycznych zastosowań.
Jeśli chcesz zrobić dodatkowe czytanie, to jest świetny blog autorstwa L. RE. do rozwiązania od 2016 roku.
Możesz zobaczyć link tam na dole.
Tak więc blog nazywa się "Dziewięć głębokich dokumentów edukacyjnych, które musisz wiedzieć o zrozumieniu trzeciej
części CNN.
Na tym blogu znajdziesz krótki przegląd dziewięciu różnych CNN, które zostały stworzone przez ludzi
takich jak ty i licken, i innych, które możesz następnie kontynuować i uczyć się dalej.
Będzie więc wiele nowych rzeczy, które będą dla ciebie zupełnie nowe i będziesz musiał się skupić, ale pamiętaj
o tych dziewięciu artykułach, nawet jeśli nie jesteś gotowy, aby przejść może teraz po
praktycznych tutorialach może po tym, jak zrobisz dodatkowe szkolenie w zakresie głębokiego
uczenia się powoli, możesz wtedy odwołać się do tych prac, a najlepiej, myślę, że dostaniesz dużo
wartości poprzez przeglądanie sieci neuronowych innych ludzi i ich strukturę .
Mogą istnieć iluzoryczne sieci, które pomogą ci zrozumieć, jakie są najlepsze praktyki
i dlaczego ludzie zrobili pewne rzeczy w określony sposób i które pomogą ci
z twoją architekturą sieci neuronowych, ponieważ sieci neuronowe i splotowe sieci neuronowe nie są wyjątkiem.
Są jak wyzwanie architektury, musisz wymyślić jakiś pomysł, a następnie zbudować, a następnie dostosować i dostosować
go, aby uzyskać jak najlepszy projekt i najlepszą możliwą i optymalną wydajność.
Więc idziemy.
To my na dziś.
Mam nadzieję, że podobał się wam dzisiejszy samouczek i cała sekcja i nie mogę się doczekać, aby zobaczyć was następnym razem.
Do tego czasu ciesz się głęboką nauką.