Рецептивное поле CNN | Анимированное глубокое обучение скачать в хорошем качестве

Рецептивное поле CNN | Анимированное глубокое обучение

В этом видео мы рассмотрим важнейшую концепцию рецептивного поля в сверточных нейронных сетях (CNN). Понимание рецептивного поля необходимо для понимания того, как CNN обрабатывают изображения и выявляют закономерности. Мы объясним как теоретические, так и эффективные рецептивные поля, подчеркнув, как они влияют на производительность и структуру сети. Мы начнём с определения рецептивного поля и его роли в CNN, показав, как оно растёт с каждым свёрточным слоем. Мы на примерах вычислим рецептивное поле для различных конфигураций сети и покажем, как объединение слоёв может значительно его расширить. Наконец, мы подробно рассмотрим различия между теоретическими и эффективными рецептивными полями, давая представление о том, как CNN используют информацию во время обучения. Если вы хотите глубже погрузиться в тему рецептивного поля, вот несколько полезных ссылок: https://arxiv.org/abs/1701.04128 https://theaisummer.com/receptive-field/ https://distill.pub/2019/computing-re... Главы: 00:00 Введение 01:10 Основы рецептивного поля 03:00 Расчёт рецептивного поля 05:14 Пример анализа сети 06:12 Объединение слоёв 07:18 Эффективное рецептивное поле 10:15 Заключение Это видео анимировано с помощью Manim, библиотеки анимации Python, созданной Грантом Сандерсоном из @3blue1brown. Вот код, который я использовал для создания этого видео: https://github.com/ytdeepia/CNN-Recep... Не забудьте поставить лайк и подписаться, чтобы поддержать канал. #искусственныйинтеллект #анимация #глубокоеобучение #ИИ #свёрточныенейронныесети #рецептивноеполе #python #руководство