Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre aprendizagem profunda.
Então aprendemos bastante nesta seção do curso.
Vamos resumir sobre o que falamos.
Tudo bem, então vamos lá.
Começamos com uma imagem de entrada à qual aplicamos vários detectores de recursos diferentes ou também
chamamos filtros para criar esses mapas de recursos.
E isso inclui nosso covil convolucional.
a unidade linear ajustada ou rectificada para remover qualquer clareza ou aumentar a não linearidade em nossas imagens.
Em seguida, em cima desse Lehre crucial, aplicamos
Então, aplicamos uma cova de agrupamento para nosso covil convolucional.
Então, a partir de cada mapa de recursos, criamos um mapa de recursos criados e, basicamente, a atração do Lehre tem
muitas vantagens.
O objetivo principal do Lair de puxar é garantir que possamos ter invariantes espaciais especiais em nossas
imagens.
Então, basicamente, se algo inclinar ou torcer ou é um pouco diferente do cenário ideal, então ainda podemos
pegar esse recurso, além de puxar, reduz significativamente o tamanho de nossas imagens.
Além disso, o pooling ajuda a evitar qualquer tipo de superposição de nossos dados ou modelo geral aos dados porque simplesmente
simplesmente se livra de muitos desses dados.
Mas, ao mesmo tempo, o pooling preserva as principais características que estamos a seguir apenas porque o modo como as instruções e
o pool foram utilizados foi o máximo de pool.
Então, aplainamos todas as imagens agrupadas em um longo vetor ou coluna de todos esses valores e colocamos isso em
uma rede neural artificial e isso foi um achatamento gradual.
temos esta última camada final completamente aberta do Lehre, que executa a votação para as aulas que estamos
por trás e então tudo isso é treinado através de um processo de propagação direta e de propagação posterior.
E o Passo quatro é uma rede neural artificial totalmente conectada, onde todos esses recursos são processados ​​através de
uma rede e, em seguida,
Muitas inúmeras iterações e em parques e, no final, temos uma rede neural muito bem definida.
E.
Outra coisa importante é que não só os pesos são treinados na parte de
trabalho dos neurônios artificiais, mas também os detectores de características são treinados e ajustados nesse mesmo processo decente ingênuo e isso nos permite apresentar os
melhores mapas de recursos.
no final, conseguimos uma rede neural convolutiva totalmente treinada que pode reconhecer imagens e classificá-las.
E,
Então vamos lá.
É assim que funcionam as redes neurais convolutivas.
E agora você deve estar totalmente confortável com este conceito e pronto para prosseguir com as aplicações práticas.
Se você quiser fazer alguma leitura adicional, então, há um ótimo blog de L. D. para se dissolver a partir de 2016.
Você pode ver o link lá em baixo na parte inferior.
Então o blog se chama The Nine papers de aprendizado profundo que você precisa saber sobre a compreensão da terceira
parte da CNN.
E este blog realmente lhe oferece uma breve visão geral de nove diferentes CNN que foram criadas
por pessoas como você e licken e outras que você pode seguir em frente e estudar ainda mais.
Então, haverá um monte de coisas novas que serão totalmente novas para você e que você terá que dar uma volta à sua
volta, mas apenas manter este blog em mente são esses nove artigos em mente e mesmo se você
não está pronto para passar eles agora talvez depois dos tutoriais práticos, talvez depois de fazer algum
treino adicional no espaço de aprendizado profundo lentamente, você pode então fazer referência a esses trabalhos e, idealmente, acho que você
terá muito valor ao examinar as redes neurais de outras pessoas e como eles estruturaram .
de redes neurais porque as redes neurais e as redes neurais convolutivas não são uma exceção.
Pode haver redes ilusórias e isso irá ajudá-lo a entender quais são as melhores práticas e
por que as pessoas fizeram certas coisas de uma certa maneira e isso irá ajudá-lo com sua arquitetura
Eles são como um desafio de arquitetura, você tem que criar uma idéia e depois estruturar e depois ajustá-lo
e ajustá-lo para obter o melhor design possível e o melhor desempenho possível e ótimo.
Então vamos lá.
Nós somos hoje.
Espero que você tenha gostado do tutorial de hoje e de toda esta seção e espero ver você na próxima vez.
Até então, aproveite a aprendizagem profunda.