こんにちは、深い学びのコースへようこそ私はあなたがこれらの直感のチュートリアルと一緒に追跡していることを祈っています。そして、これまでに学んだことのすべてで遊ぶチャンスがありました。良いニュースは、これは非常に簡単なステップであり、このチュートリアルは非常に迅速になると我々は次の興味深いものに移動することができるということです。
さて、これまでにLehreが引っ張った特徴マップを取得しました。それは、画像に畳み込み演算を適用した後で、関連する画像の衝突の結果にプールを適用した後です。
そして、もしこれが地形図を描くならば、我々は何をするつもりですか？
さて、我々はそれを取るつもりです、我々は列にそれを平坦化するつもりです。
だから基本的には、行ごとに数値を取り出し、それをこの1つの長い列に入れてください。
その理由は、これを後で処理するために人工ニューラルネットワークに入力したいからです。
だから、プールのレイヤーがたくさんあるときや、たくさんの特徴のある地図が描かれている引っ張りレバーを持っていて、それを平坦にして、この長い列に順番に並べていくと、人工ニューラルネットワークの入力。
そして、これを合計すると、入力画像が得られます。
そこに畳み込みを適用し、そこに革命が起こった後に適用される実数または整流整流された線形ユニットの機能を忘れないようにしてください。
そして、我々はプールを適用し、次にすべてを人工ニューラルネットワークの入力層となる長いベクトルに平坦化し、次のチュートリアルでどのようにその動作を見つけるかについて説明します。
今日のセッションを楽しんで、次回にお会いしたいと願っています。
それまでは深く学びます。