このコースでは、研究のゼロベースのBaiduの公式深コースの入門提供され、あなたがフィールドに0 1+までの深さの調査から飛躍を支援するために、主に学生のための技術基盤や弱塩基を学んで何の深さはありません。このコースからは、あなたがする方法を学習します。
- ディープ基本を学びます
- 人工ニューラルネットワークを達成し、勾配降下アルゴリズムnumpyの
- コンピュータビジョンの分野の方向の主要な原則、練習
- 自然言語処理、練習の原則の主方向
- パーソナライズ推薦アルゴリズム理論、実践
今週は、講義、深い学習技術プラットフォームのBaiduの、シニアR＆Dエンジニア日Gaofengの第3週で、彼はコンピュータビジョンの方向に実用的なアプリケーションを学習の深さを説明し始めました。今日、私たちが持ってニューラルネットワークインフラストラクチャプールとReluの畳み込みです。
プール（プール）
プーリングはなく、ネットワーク内の位置の出力の位置に隣接する出力の全体的な統計的特性を使用して、その利点は、入力データが小さいパンを作るために場合、プーリング機能の出力の最後に不変のままであり得ることです。約1つの面積によって画像が顔であるか否かを識別する際に、我々は左眼に人間の顔があると知っている必要があり、右はまた眼の正確な位置を知る必要なしに、片目を有し、画素のこの時間：例えば全体的な統計的特性が有用と思われる取得します。図が小さくなる特徴をプールので、後者が完全接続層に接続されている場合、効果的に収納スペース及び計算効率セーブ、ニューロンの数を減らすことができます。図10は、プールエリアは、一つに2×2画素です。二つの方法、平均値と最大プールプールは、一般的にあります。
ReLU活性化機能
# ReLU和Sigmoid激活函数示意图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
plt.figure(figsize=(10, 5))
# 创建数据x
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
# 计算Sigmoid函数
s = 1.0 / (1 + np.exp(0. - x))
# 计算ReLU函数
y = np.clip(x, a_min=0., a_max=None)
#####################################
# 以下部分为画图代码
f = plt.subplot(121)
plt.plot(x, s, color='r')
currentAxis=plt.gca()
plt.text(-9.0, 0.9, r'$y=Sigmoid(x)$', fontsize=13)
currentAxis.xaxis.set_label_text('x', fontsize=15)
currentAxis.yaxis.set_label_text('y', fontsize=15)
f = plt.subplot(122)
plt.plot(x, y, color='g')
plt.text(-3.0, 9, r'$y=ReLU(x)$', fontsize=13)
currentAxis=plt.gca()
currentAxis.xaxis.set_label_text('x', fontsize=15)
currentAxis.yaxis.set_label_text('y', fontsize=15)
plt.show()
概要
この記事では、拡張は、このようなプールとReluとして、共通モジュール内のコンボリューションニューラルネットワークを説明に焦点を当てています。当然の後半では、学習の深さを把握するために皆のために、ヘルプの学生をより豊かなカリキュラムを持っていきます。
[方法を学びます]
完全なビデオを鑑賞するには？どのように実践をコーディング？
ビデオ+コードは、AIスタジオ練習プラットフォーム上で公開し、ビデオサポートのPCクライアント/モバイル端末同時視聴するだけでなく、個人的にああのコードを実行している経験する人々を奨励されています。スキャンコードまたはオープン次のリンク：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/888
プロセスを学ぶ、私たちはどのように行うには疑問を持っていますか？
深研究合宿のQQグループの追加：726 887 660、およびクラスの先生が質問に答えるためにパドル研究を飛ぶし、グループ内で配布される資料を学習します。
より多くを学ぶためにどのように？
Baiduは、合宿のパドルパドル深度調査を飛ぶハエの形態であっても、「ゼロベースエントリ綿密に調査」のコースを更新し続け、個人的にBaiduの、火曜、木曜8の深さによって教示されたシニアリサーチエンジニアを学習します：00-9：00見られません〜Q＆さん、歓迎の注意の形でテープライブ+ + +練習を使用して、散乱
