こんにちは、人工知能のコースへようこそ。
そして今日のセクションでは、深い畳み込みのCULE学習に取り組んでいきます。
だから私たちは深い学びをさらに進めていますので、もともとは単純な学習を冷やし始めました。
それから、私たちはそれを深い学習に持ち込みました。そして今、私たちはあまりにも深い畳み込み学習を取っています。
それでは直感の面で話し合うべきことを見てみましょう。
異なるセクションはかなり速くなるでしょう。
畳み込みニューラルネットワークに精通している限り、追加する必要はあまりありません。この試行の最後に触れます。
今日では、このセクションでは、物事の背後にある直感を学ぶ深い関係について、深いクール学習から離れていくことがなぜ重要か、深い学習はそれがちょうど深い関係学習へのポスト、そしてどんな道筋に深く浸透することができるのか、Lucian畳み込みCULE学習は、知識がどのような道のりを開き、どこに適用できるのかを理解することができます。
いくつかの例がありますが、その後、適格性について話します。
深い学習の概念全体に非常に強力な追加を学ぶ、あるいは終わりのステップ。
そして、その背後にある直感について話します。
それはかなり複雑な話題ですが、私たちは直感を非常に簡単に解読して、さらに詳細を説明したいと思っていれば資格トレーシーについて読むことができるいくつかの参考文献を提供しますが、それは重要です直感的に理解できるように私たちは実用的な言葉を使っています。なぜなら、これらの余分な要素や追加の要素をエージェントや学習アルゴリズムに追加する必要があるためです。実際にこれらの複雑な環境を処理し、正常にナビゲートすることができます。
もちろん、このセクションでは、畳み込みニューラルネットワークについて話しているので、x番号を畳み込みニューラルネットワークにチェックアウトすることをお勧めします。
もう一度、深い学習のコースをやったことがあれば、既にこの情報に精通しているので、深い感情的なクール学習についてこれらのチュートリアルを安全に進めることができます。
あなたが深い学習の練習をしていないなら、畳み込みニューラルネットワークを見て、その直感を見るのは良い考えです。
チャールズがあるので、画像をニューラルネットワークでどのように処理してフィーチャを探すか、畳み込みレイヤー全体をプールすることについて理解しています。平坦化レイヤーとその環境についてのいくつかのパラメータそのイメージを記述しているので、我々はそれらを我々が話しているベクトルの代わりにニューラルネットワークへの入力として使用するつもりです。
しかし、それについては次のチュートリアルで詳しく説明します。
あなたがそれらのコントロールをまだ見ていないなら、それらをチェックして、Cullerton錯覚ニューラルネットワークのスピードアップや知識のリフレッシュをお勧めします。
我々はエキサイティングなセクションを持っています。そして、あなたが見ることができるように、多くの直感的なトーネルズはあなたができることを意味します。
あなたは物事の実用的な側面に非常に迅速にジャンプすることができます。
それで、私はいつも最初のチュートリアルを見てきました。
それまではAIをお楽しみください。