Hola y bienvenidos al curso de aprendizaje profundo.
Así que hemos aprendido bastante en esta sección del curso.
Vamos a resumir de lo que hemos hablado.
Muy bien, así que aquí vamos.
Comenzamos con una imagen de entrada a la que aplicamos múltiples detectores de funciones diferentes o también
llamados filtros para crear estos mapas de características.
Y esto comprende nuestra guarida convolucional.
unidad linear de rectuación o rectificación para eliminar cualquier claridad o aumentar la no linealidad en nuestras imágenes.
Luego, además de ese crucial Lehre, aplicamos la
Luego aplicamos una guarida de puesta en común a nuestra guarida convolucional.
Entonces, desde cada mapa de características, creamos un mapa de funciones extraído y, básicamente, la extracción de Lehre tiene
muchas ventajas.
El objetivo principal de tirar Lair es asegurarse de que tenemos invariantes espaciales especiales en nuestras
imágenes.
Así que, básicamente, si algo se inclina o gira o es un poco diferente al escenario ideal, entonces aún
podemos retomar esa característica, además de tirar reduce significativamente el tamaño de nuestras imágenes.
También la agrupación ayuda a evitar cualquier tipo de sobreajuste de nuestros datos o el modelo general de los datos, ya que
simplemente elimina una gran cantidad de esos datos.
Pero al mismo tiempo, la agrupación conserva las principales características que buscamos solo porque la forma en que se usaron las instrucciones
y la puesta en común fue la agrupación máxima.
Luego aplanamos todas las imágenes agrupadas en un vector largo o columna de todos estos valores y lo pusimos en
una red neuronal artificial y eso fue un aplanamiento gradual.
tenemos esta última capa final completamente conectada de Lehre que realiza la votación hacia las clases que estamos buscando
y luego todo esto está entrenado a través de un proceso de propagación hacia adelante y de propagación hacia atrás.
Y el Paso 4 es una red neuronal artificial totalmente conectada donde todas estas características se procesan a través
de una red y luego
Muchas porciones de iteraciones y en parques, y al final tenemos una red neuronal muy bien definida.
Y.
Otra cosa importante es que no solo se entrenan los pesos en la parte de trabajo
de las neuronas artificiales, sino que también los detectores de funciones se entrenan y se ajustan en ese mismo proceso decente de ingredientes y eso nos permite obtener
los mejores mapas de características.
al final obtenemos una red neuronal convolucional completamente entrenada que puede reconocer imágenes y clasificarlas.
Y
Entonces ahí vamos
Así es como funcionan las redes neuronales convolucionales.
Y ahora debe sentirse totalmente cómodo con este concepto y listo para continuar con las aplicaciones prácticas.
Si desea leer un poco más, hay un excelente blog de L. RE. para disolver a partir de 2016.
Puedes ver el enlace arriba en la parte inferior.
Así que el blog se llama Los Nueve documentos de aprendizaje profundo que necesita saber sobre la comprensión de la tercera
parte de CNN.
Y este blog en realidad le da una breve descripción de nueve CNN diferentes que han
sido creadas por personas como usted y Licken y otros que luego puede continuar y estudiar más.
Así que habrá muchas cosas nuevas que serán totalmente nuevas para ti y que tendrás que entender, pero solo ten en
cuenta este blog, estos nueve documentos en mente e incluso si no estás listo para revisar en
este momento, tal vez después de los tutoriales prácticos, después de hacer un poco de
capacitación adicional en el aprendizaje profundo, puede hacer referencia a estos trabajos y, a ser posible, creo que obtendrá
mucho valor al observar las redes neuronales de otras personas y cómo estructuran .
redes neuronales porque las redes neuronales y las redes neuronales convolucionales no son la excepción.
Puede haber redes ilusorias que te ayuden a comprender cuáles son las mejores prácticas y
por qué las personas hicieron ciertas cosas de cierta manera y eso te ayudará con tu arquitectura de
Son como un desafío de arquitectura, tienes que idear una idea y luego estructurarla y luego ajustarla y
modificarla para obtener el mejor diseño posible y el mejor rendimiento posible y óptimo.
Entonces ahí vamos
Ésos somos nosotros por hoy.
Espero que hayan disfrutado el tutorial de hoy y toda esta sección y espero verlos la próxima vez.
Hasta entonces disfruta del aprendizaje profundo.