こんにちは、畳み込みニューラルネットワークに関するセクションへようこそ。
あなたがこのセクションのために私たちに参加していることを嬉しく思います。
そして、今日では、このセクションのすべてをどのように学習するのか、攻撃計画を覆すことになるでしょう。
学ぶことが大いにあります。
私たちがこれにどのようにアプローチするのか見てみましょう。
私たちがこのセクションで学んだことはすべて正しい。
まず最初に、畳み込みネットワークが、実際にそれに向けて作業を始める前に、あなたが目指している最終目標を理解するためには、実際に重要なことについて話します。
そこで、いくつかの小さな例をいくつか見ていきます。
人間の脳と人工ニューラルネットワークを画像認識の観点から比較する。
ですから、このセクション全体を開始するには楽しいライトチュートリアルになるでしょう。
その後、ステップ1について説明します。
それをまっすぐにダイビングすることで、ボランティア活動ができます。
コースのこの部分には、畳み込みニューラルネットワークを構築するために必要ないくつかのステップが含まれており、これらの内部構造がどのように分割されるのかについて説明します。
だからこそ進化のステップ1になるだろう。私たちは、フィーチャディテクタについてすべてを学ぶだろう。
フィルタについても説明します。
未来の地図についてお話します。
そして、あなたは彼らが何を意味しているのか、いくつかの視覚的な例を見ている異なるパラメータがどのようになっているかを知っています。
次に、ステップ1のパートBについて、Lehreの領域、または実際にレイヤーを細かく整理したレイヤーについて説明します。その結果、直線性が良くない理由と、画像認識のためのネットワークでの非線形性の強化方法について説明します。
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次に、ステップ2のプーリングについて説明し、最大プールについて具体的に話し合うプールの仕組みを理解します。また、プーリングのプロセスに取りかかれるプーリングやプーリングなどのアプローチについていくつか言及します。
またこの講義では、本当にクールな例がありますので、視覚的に対話的なツールを見ていきます。
だから、その講義の最後には、あなたの学習プロセスに多くの価値を加えることになるので、注意してください。
私たちはそこで最後に議論するつもりです。
ステップ3を平坦化する。
ここでは、プールされたレイヤーからフラットな隠れ家に進む方法についての簡単なチュートリアルになるでしょう。次に、完全な接続について話します。
これはすべてをまとめて、すべてをパースペクティブに置き、実際にどのように動作するのかを実際に示す非常に肉体的なチュートリアルです。
最後のニューロンはどのようにしてUmichを非常に重要なものに分類するのか理解しています。
タウリエルとうまくいけばそれはあなたのためにすべてをまとめることを要約したり、随分としたりします。
そして最後に、私たちが話したことのすべてを要約する要約があります。
私はソフトマックスとクロスエントロピーに関するチュートリアルを追加しました。
ですから、このチュートリアルを受ける必要はありませんが、畳み込みニューラルネットワークを扱うときに出くわす用語なので、知識の偉大さが増すと思いました。
だから、おそらく多分それをすぐに取るかもしれないあなたはいつもあなたがこのコースに戻って、このチュートリアルでは、ソフトマックスとクロスエントロピーが何であるかを理解するためには、
また、いつものように、これらの社説には、さらに高級化してより多くの知識を得るための推奨読書がたくさんあります。
そしてそのメモで私は最初のチュートリアルを見るのを待つことができません、これは非常に楽しくエキサイティングなものになるでしょう。
S. そして、次回まで深く学びましょう。