Хочется попробовать что-то новенькое, хоть что-то новенькое для себя:
Изучите некоторые из основных концепций сверточных нейронных сетей, но не путем написания огромного количества текста и, возможно, некоторых фрагментов кода - уже есть множество отличных сообщений и статей о CNN именно в этом формате.
Вместо этого я хотел бы попробовать другой подход, задавая вопросы о CNN, а затем пытаясь ответить на них. Да, с некоторым текстом, но в основном визуально.
Итак, без лишних слов, приступим!
И это были некоторые из ключевых концепций сверточных нейронных сетей.
Мы исследовали:
- cnn варианты использования
- фильтры / ядра
- инвариантность перевода
- набивка
- объединение
Как вы думаете, было ли это полезным для понимания этих концепций?
Я хотел бы услышать ваши вопросы!
Кто знает, я мог бы сделать продолжение, отвечая на некоторые из них визуально.
Лично мне было очень весело пробовать этот другой подход к работе с CNN, задавая вопросы и зарисовывая ответы.
Если вы не можете жить без кода - не волнуйтесь, я вас прикрыл!
Компьютерное зрение - очень популярная тема, поэтому у вас не должно возникнуть проблем с поиском материалов для чтения - весь контент на самом деле может быть немного подавляющим.
Если вам нравится просто наращивать свое понимание на практике, на веб-сайте Адриана Розенброка PyImageSearch есть масса отличных руководств, начиная от практических руководств по интересным проектам и заканчивая подробными сообщениями с большим количеством теории (плюс он также издает отличную и очень подробную книгу по компьютерному зрению).
И, конечно же, есть масса замечательных статей, которые обязательно стоит прочитать! Если вы не знаете, с чего начать, попробуйте статью VGG Net.
