こんにちは、深い学習のコースへようこそ。
だから私たちはコースのこのセクションでかなり学んだ。
我々が話したことを要約しましょう。
さあ、ここに行くよ。
我々は、複数の異なる特徴検出器を適用した入力画像またはフィルタとも呼ばれ、これらの特徴マップを作成した。
これは私たちの畳み込みの隠れ家を構成します。
その重要なLehreの上に、われわれの画像の明瞭さを取り除くか、非線形性を高めるために、リグルまたは整流されたリニアユニットを適用しました。
それから、私たちは畳み込みの隠れ家にプールの隠れ家を適用しました。
だから、すべての単一のフィーチャマップから、我々は脈打つフィーチャマップを作成し、基本的にLehreを引っ張ることは多くの利点を持っています。
Lairを引っ張る主な目的は、私たちの画像に特別な空間不変量があることを確認することです。
基本的に何かが傾いたりひねられたり、理想的なシナリオと少し違ったりしても、その機能を引き上げるだけでなく、引っ張ってもイメージのサイズが大幅に縮小されます。
また、プーリングは、単にデータの多くを取り除くだけで、私たちのデータやモデル全体をデータにあふれさせるのを避けるのに役立ちます。
しかし同時に、プーリングは、命令とプーリングが使用された方法が最大プールであったために、我々が後にしている主な機能を保持しています。
次にプールされたすべての画像を1つの長いベクトルまたはこれらの値すべての列にまとめ、人工ニューラルネットワークに入れ、ステップを平坦化しました。
そして、ステップ4は、完全に接続された人工ニューラルネットワークであり、これらの機能のすべてがネットワークを介して処理され、最後にLehreの最終的に完全に接続されたレイヤーがあります。これにより、後に続くクラスに投票し、順方向伝播および逆方向伝搬プロセスを介して送信される。
たくさんの繰り返しと公園で、最後には非常によく定義されたニューラルネットワークがあります。
そして。
もう一つの重要なことは、ウェイトが人工ニューロンの作業部分で訓練されているだけでなく、特徴検出器も、同じ成分の適切なプロセスで訓練され調整されていることで、最高の特徴マップを思い付くことができます。
そして最後に、完全に訓練された畳み込みニューラルネットワークを得て、画像を認識して分類することができます。
だからそこに行く。
それが畳み込みニューラルネットワークの仕組みです。
そして今、あなたはこのコンセプトに完全に慣れて、実用的なアプリケーションに進む準備ができているはずです。
あなたがいくつかの追加の読書をしたいのなら、Lの素晴らしいブログがあります。 D. 2016年から解散する
上のリンクを見てください。
だから、ブログはCNNの第3部の理解について知っておく必要がある9つの深い学習論文と呼ばれています。
そして、このブログでは、実際にあなたとあなたのような人々によって作成された9種類のCNNの概要を紹介します。
だからあなたにはまったく新しいものがたくさんあり、あなたの周りに頭を浮かべる必要がありますが、これらの9つの論文を覚えておいてください。彼らは実際にはおそらく実際のチュートリアルの後になっているかもしれません。深い学習の場で追加のトレーニングをゆっくりとしたら、これらの作品を参照することができます。理想的には、他の人々の神経ネットワークを見て、 。
幻想的なネットがあり、それがベストプラクティスであり、人々が特定の方法で特定のことをした理由を理解するのに役立ちます。これは、ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークが例外ではないため、
それらはアーキテクチャアイデアのようなもので、アイデアを思いついてから構造を調整し、調整して最適なデザインと最高の可能な最適なパフォーマンスを得るために調整する必要があります。
だからそこに行く。
今日はそれが私たちです。
今日のチュートリアルとこのセクション全体を楽しんでいただければ幸いです。次回にお会いできますことを楽しみにしています。
それまでは深く学びます。