Bună ziua și bun venit înapoi la cursul de învățare profundă.
Deci am învățat destul de mult în această secțiune a cursului.
Să rezumăm despre ce am vorbit.
Bine, deci mergem aici.
Am început cu o imagine de intrare la care am aplicat mai mulți detectoare de caracteristici diferite sau, de asemenea,
numite filtre pentru a crea aceste hărți de caracteristici.
Și asta cuprinde șmecheria noastră convoluționară.
Apoi, în partea de sus a acelui Lehre crucial, am aplicat unitatea liniară reglue sau rectificată pentru a elimina orice claritate
sau pentru a crește nelinearitatea în imaginile noastre.
Apoi am aplicat o pârâu de piscină în bârlogul nostru convoluțional.
Deci, de la fiecare hartă a caracteristicilor am creat o hartă a caracteristicilor și, în principiu, Lehre-ul de tragere are
multe avantaje.
Scopul principal al lui Lair este să ne asigurăm că avem imagini invariabile speciale.
Deci, practic, dacă ceva se înclină sau se răsucește sau este puțin diferit față de scenariul ideal, atunci putem
să luăm încă acea caracteristică, plus trăgând în mod semnificativ dimensiunea imaginilor noastre.
De asemenea, punerea în comun contribuie la evitarea oricărui tip de suprapunere a datelor noastre sau a modelului general la date, deoarece pur
și simplu scapă de o mulțime de date.
În același timp, punerea în comun păstrează principalele caracteristici pe care le urmărim doar pentru că modul de instruire și de punere în
comun au fost utilizate a fost gruparea maximă.
Apoi am aplatizat toate imaginile combinate într-un vector lung sau într-o coloană lungă a tuturor acestor valori și l-am pus într-o rețea
neurală artificială și asta a fost o aplatizare în trepte.
Și pasul patru este o rețea neurală artificială pe deplin conectată, în care toate aceste
caracteristici sunt procesate printr-o rețea și apoi avem acest ultim strat finală Lehre complet conectat care efectuează
votul spre clasele pe care le urmăm și apoi toate acestea sunt instruiți printr-un proces de
propagare și propagare înapoi.
O mulțime de iterații și în parcuri și în cele din urmă avem o rețea neuronală foarte bine definită.
Și.
Un alt lucru important nu este doar greutățile sunt antrenate în partea neuronilor
artificiali, ci și detectoarele de trăsături sunt instruite și ajustate în același proces de ingredient decent și care ne permit să găsim cele mai
bune hărți ale caracteristicilor.
Și, în final, avem o rețea neuronală convoluționară complet instruită, care poate recunoaște imaginile și le
clasifică.
Așa că mergem.
Așa funcționează rețelele neuronale convoluționale.
Și acum ar trebui să vă simțiți în totalitate confortabil cu acest concept și gata să continuați cu aplicațiile practice.
Dacă doriți să faceți o lectură suplimentară, atunci există un blog extraordinar de L. D. să se desființeze din 2016.
Puteți vedea legătura de acolo în partea de jos.
Deci, blogul este numit "Cele nouă lucrări profunde de învățare de care trebuie să știți despre înțelegerea părții a treia
a CNN.
Și acest blog vă oferă o scurtă privire de ansamblu asupra a nouă CNN-uri diferite care au fost create de
oameni ca tine, de lick și de alții, pe care apoi puteți merge mai departe și de a studia mai departe.
Deci, vor exista o mulțime de lucruri noi care vor fi complet noi pentru tine și că va trebui să vă capul în jurul valorii
de, dar doar păstra acest blog în minte sunt aceste nouă documente în minte și chiar dacă nu sunteți gata
să treacă prin chiar acum, după tutorialele practice, poate după ce faceți o antrenament suplimentar în spațiul de
învățare profundă, puteți să vă referiți apoi la aceste lucrări și, în mod ideal, cred că veți obține o mulțime de valoare prin
căutarea prin rețelele neuronale ale altor persoane și prin modul în care acestea sunt structurate .
Pot exista plase iluzorii care vă vor ajuta să înțelegeți care sunt cele mai
bune practici și de ce oamenii au făcut anumite lucruri într-un anumit mod și care
vă vor ajuta cu arhitectura rețelelor neuronale, deoarece rețelele neuronale și rețelele neuronale convoluționale nu sunt o excepție.
Ele sunt ca o provocare de arhitectură pe care trebuie să vină cu o idee și apoi să o structurăm, apoi să o ajustăm și
să o optimizăm pentru a obține cel mai bun design posibil și cea mai bună performanță posibilă și optimă.
Așa că mergem.
Asta e pentru noi astăzi.
Sper că v-ați bucurat de tutorialul de astăzi și de întreaga secțiune și aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare.
Până atunci se bucură de învățare profundă.