Merhaba ve derin öğrenme kursuna hoş geldiniz.
Dolayısıyla, dersin bu bölümünde çok şey öğrendik.
Şimdi konuştuklarımızı özetleyelim.
Pekala, işte gidelim.
Birden fazla farklı özellik detektörü uyguladığımız bir girdi görüntüsüyle veya bu özellik haritalarını
oluşturmak için filtreler olarak da başlattık.
Ve bu, konvolasyonal iklimimizi içeriyor.
üzerinde, netlik kaldırmak veya görüntülerimizdeki lineer olmayanlığı artırmak için doğrusal üniteyi uyguladık.
Daha sonra, bu önemli Lehre'nin
Daha sonra, konvolasyonal ikametgahımıza bir havuz örtüsü uyguladık.
Böylece her tek özellik haritasından çekilmiş bir özellik haritası yarattık ve temelde çekici Lehre'nin birçok
avantajı var.
Çekme Sığınağının ana amacı görüntülerimizde özel bir mekansal değişmez olduğumuzdan emin olmaktır.
Dolayısıyla temelde bir şey eğilir veya çarpıtılırsa veya ideal senaryoda biraz farklıysa o zaman
bu özelliği alabilir ve çektiğimizde resimlerimizin boyutunu önemli ölçüde azaltırız.
Ayrıca havuzlama, verilerimize veya genel modelin verilere aşırı uygun olmasını önlemeye yardımcı olur, çünkü bu
sadece çok fazla veriden kurtulur.
Fakat havuzlama, aynı zamanda, yalnızca yönerge ve havuz kullanıldığı için
Max havuzlama özelliğini koruyor.
Ardından bir araya getirilen tüm görüntüleri tek bir vektör veya bu değerlerin tümünün sütunlarına düzleştirdik ve onu bir
yapay sinir ağına yerleştirdik ve bu da basamağı düzleştirdi.
sonra, bizde peşpeşe olduğumuz sınıflara oylamayı yapan ve daha sonra hepsinin eğitildiği bu
son Lehre son tam bağlantılı katmana sahibiz ileri ilerletme ve geri yayma işlemi yoluyla.
Ve Dördüncü adım, bu özelliklerin tümünün bir ağ aracılığıyla işlendiği, tamamen bağlı bir
yapay sinir ağıdır ve
Bir sürü iterasyon ve parkta ve sonunda çok iyi tanımlanmış bir sinir ağı var.
Ve.
Bir başka önemli nokta, yalnızca ağırlıkların yapay nöronların çalışma bölümünde
eğitilmesinin yanı sıra özellik dedektörleri de aynı madde bakımından eğitilmiş ve ayarlanmış olması ve en iyi özellik
haritalarını üretmemizi sağlamasıdır.
görüntüleri tanıyabilen ve sınıflandıran tam eğitimli bir konvolusyonel sinir ağı elde ediyoruz.
Sonunda
İşte gidiyoruz.
Dönüşümlü sinir ağları böyle işliyor.
Ve şimdi bu konsept ile tamamen rahat olmalı ve pratik uygulamalara geçmeye hazır olmanız gerekir.
Ek okumalar yapmak isterseniz, L tarafından harika bir blog var. D. 2016'dan itibaren dağılmak için.
Bağlantıyı en altta görebilirsiniz.
Bu yüzden blog, CNN'in üçüncü bölümünü anlama hakkında bilmeniz gereken Dokuz derin öğrenme kağıtları
olarak adlandırılıyor.
Ve bu blog aslında size ve licken gibi
kişilerin yarattığı dokuz farklı CNN'e kısa bir bakış sunuyor.
Tamamen size yeni gelecek birçok yeni şey olacak ve başınızı eğmek zorunda kalacaksınız, ancak bu blogu
akılda tutmak için bu dokuz kağıt aklında ve hatta hazır değilseniz bile bunları
şu an pratik derslerden sonra belki de yavaş yavaş derin öğrenme alanında
biraz ek eğitim aldıktan sonra bu eserlere atıfta bulunabilirsiniz ve ideal olarak diğer insanların sinir
ağlarını ve bunların nasıl yapılandırıldığını gözlemleyerek çok değer kazanacağınızı düşünüyorum .
yardımcı olur, çünkü sinir ağları ve konvolüyonel sinir ağları bir istisna değildir.
Yanılsama ağları olabilir ve bu, en iyi uygulamaların ne olduğunu ve insanların
belirli şeyleri belirli bir şekilde yaptıklarını anlamanıza yardımcı olur ve sinir ağları mimarisinde size
Bunlar, bir fikri ortaya çıkarmadan sonra yapıyı düzenlemeniz ve daha sonra mümkün olan en iyi tasarımı ve mümkün olan
en iyi ve en iyi performansı elde etmek için ayarlamanız ve ayarlamanız gereken bir mimari sorunudur.
İşte gidiyoruz.
Bugün bizim için.
Umarım bugünkü ders kitaplarından ve bu bölümün tadını çıkarmışsınız ve bir dahaki sefere sizi görmek isterim.
O zamana kadar derinlemesine öğrenmenin tadını çıkarın.