Xin chào và chào mừng bạn trở lại khóa học về Học sâu.
Vì vậy, chúng tôi đã học được khá nhiều điều trong phần này của khóa học.
Hãy tóm tắt những gì chúng ta đã nói về.
Được rồi, vậy chúng ta bắt đầu.
Chúng tôi bắt đầu với một hình ảnh đầu vào mà chúng tôi đã áp dụng nhiều trình phát hiện đối tượng địa lý khác nhau hoặc còn được gọi là
bộ lọc để tạo các bản đồ đối tượng địa lý này.
Và điều này bao gồm lớp phức hợp của chúng ta.
Sau đó, trên đầu lớp phức hợp đó, chúng tôi áp dụng đơn vị tuyến tính màu xanh lam hoặc chỉnh lưu để loại bỏ bất kỳ độ tuyến tính
nào hoặc tăng độ không tuyến tính trong hình ảnh của chúng tôi.
Sau đó, chúng tôi áp dụng một lớp tổng hợp cho lớp phức hợp của chúng tôi.
Vì vậy, từ mỗi bản đồ đối tượng, chúng tôi đã tạo một bản đồ đối tượng tổng hợp và về cơ bản, lớp tổng hợp có rất
nhiều lợi thế.
Mục đích chính của lớp gộp là để đảm bảo rằng chúng ta có các bất biến không gian trong hình ảnh của mình.
Vì vậy, về cơ bản nếu một cái gì đó nghiêng hoặc xoắn hoặc hơi khác so với kịch bản lý tưởng, thì chúng ta vẫn có thể
chọn tính năng đó.
Ngoài ra, việc gộp chung làm giảm đáng kể kích thước hình ảnh của chúng ta và việc gộp chung cũng giúp tránh bất kỳ loại trang bị quá nhiều dữ
liệu hoặc mô hình của chúng ta vào dữ liệu, bởi vì nó chỉ đơn giản là loại bỏ rất nhiều dữ
liệu đó.
Nhưng đồng thời, việc gộp chung vẫn bảo toàn các tính năng chính mà chúng ta đang theo đuổi.
Chỉ vì cách cấu trúc và cách tổng hợp chúng tôi sử dụng là tổng hợp tối đa.
Sau đó, chúng tôi san phẳng tất cả các hình ảnh được gộp thành một vectơ hoặc cột dài của tất cả các giá trị này và chúng tôi nhập dữ
liệu đó vào một mạng nơ-ron nhân tạo.
Và đó là bước thứ ba làm phẳng.
Và bước bốn là mạng nơ-ron nhân tạo được kết nối đầy đủ, nơi tất cả các tính năng này được xử lý thông
qua mạng.
Và sau đó chúng ta có lớp cuối cùng này, lớp được kết nối đầy đủ cuối cùng, thực hiện việc bỏ phiếu đối với các lớp mà
chúng ta đang theo đuổi.
Và sau đó tất cả những điều này được đào tạo thông qua quá trình lan truyền phía trước và quá trình truyền ngược và
rất nhiều lần lặp lại và kỷ nguyên.
Và cuối cùng, chúng ta có một mạng nơ-ron được xác định rất rõ ràng.
Và một điều quan trọng khác là không chỉ các trọng số được huấn luyện
trong phần mạng nơ-ron nhân tạo, mà cả các bộ phát hiện tính năng cũng được huấn luyện và điều chỉnh trong cùng một quá trình giảm độ
dốc đó.
Và điều đó cho phép chúng tôi đưa ra các bản đồ tính năng tốt nhất.
Và cuối cùng, chúng tôi có được một mạng nơ-ron phức hợp được đào tạo đầy đủ có thể nhận dạng hình ảnh và phân loại
chúng.
Vậy là xong.
Đó là cách hoạt động của mạng nơ-ron phức hợp.
Và bây giờ bạn sẽ hoàn toàn thoải mái với khái niệm này và sẵn sàng để tiếp tục các ứng dụng thực tế.
Nếu bạn muốn đọc thêm, thì có một blog tuyệt vời của Aditya Deshpande từ năm 2016.
Bạn có thể xem liên kết ở đó ở phía dưới.
Vì vậy, blog có tên là The Nine Deep Learning Papers.
Bạn cần biết về việc hiểu Phần ba của CNN.
Và blog này thực sự cung cấp cho bạn tổng quan ngắn về chín cảnh khác nhau đã được tạo
ra bởi những người như Yann LeCun và những người khác, sau đó bạn có thể tiếp tục và nghiên cứu thêm.
Vì vậy, sẽ có rất nhiều điều mới sẽ hoàn toàn mới đối với bạn và bạn sẽ phải xoay
xở.
Nhưng chỉ cần ghi nhớ blog này hoặc chín bài báo này trong tâm trí.
Và ngay cả khi bạn chưa sẵn sàng để xem qua chúng ngay bây giờ, có thể sau các hướng
dẫn thực hành, có thể sau khi bạn thực hiện một số đào tạo bổ sung trong không gian học sâu, từ từ sau đó bạn
có thể tham khảo các tác phẩm này và lý tưởng nhất là tôi nghĩ bạn sẽ nhận được rất nhiều giá trị thông qua việc xem
qua mạng nơ-ron của người khác và cách họ cấu trúc mạng phức hợp của mình.
Và điều đó sẽ giúp bạn hiểu những phương pháp hay nhất là gì và tại sao mọi người lại làm những việc nhất định theo
một cách nhất định.
Và điều đó sẽ giúp bạn với kiến trúc của mạng nơ-ron, bởi vì mạng nơ-ron và mạng
nơ-ron tích tụ trong không phải là một ngoại lệ.
Chúng giống như một thách thức về kiến trúc.
Bạn phải đưa ra ý tưởng và cấu trúc nó sau đó điều chỉnh và tinh chỉnh nó để có được thiết kế tốt
nhất có thể và hiệu suất tốt nhất và tối ưu nhất có thể.
Vậy là xong.
Đó là chúng tôi của ngày hôm nay.
Tôi hy vọng bạn thích hướng dẫn hôm nay và toàn bộ phần này và tôi mong được gặp bạn lần sau.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng việc học sâu.