Adminisztratív információk
| Cím | Konvolúciós neurális hálózatok |
| Időtartam | 60 |
| Modul | B |
| Lecke típusa | Előadás |
| Fókusz | Technikai – Mély tanulás |
| Téma | Mélytanulás |
Kulcsszó
CNN,Python,Mély tanulás,
Tanulási célok
- Tudni, mi a CNN és annak főbb különbségei a sűrűn összekapcsolt NN-vel
- A fő különbség a helyileg összekapcsolt rétegek és a konvolúciós rétegek között
- A CNN réteg konfigurálásának ismerete
- Egyesítési és kötegelt normalizálási rétegek
- Ismerd meg a leghíresebb CNN-eket: LeNet, AlexNet, ResNet, VGG16, AllConvNet
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- A mesterséges neurális hálózatok elmélete
Választható diákok számára
- Nincs
Referenciák és háttér a diákok számára
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Mély tanulás. Az MIT sajtója. – 9. fejezet
Ajánlott tanároknak
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Mély tanulás. Az MIT sajtója. – 9. fejezet
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Ez az előadás bemutatja a hallgatókat a konvolúciós neurális hálózatoknak (CNN), elmagyarázva a klasszikus teljesen összekapcsolt rétegek és a konvolúciós rétegek közötti fő különbségeket. Bemutatjuk és megvitatjuk a súlymegosztás előnyeit, amelyeket a Konvolúciós Réteg biztosít, a helyileg összekapcsolt rétegekkel való összehasonlítással együtt. Bevezetik a Convolution operátort, és a kernel méretét, lépéseit és párnázását a Konvolúciós réteg fő hiperparamétereiként tárgyalják. Ezt követően a pooling és a Batch Normalization rétegek kerülnek bevezetésre több CNN architektúra részeként. Annak érdekében, hogy jobban felismerjük, amit egy Konvolúciós réteg megtanult, bemutatjuk a tanult szűrők megjelenítésének lehetséges módjait. Végül bemutatjuk a legismertebb CNN architektúrákat, mint például a NetworkInNetwork és a LeNet.
- Bevezetés a CNN-be
- A nagydimenziós adatok teljes mértékben összekapcsolt rétegeivel kapcsolatos főbb kérdések
- Konvolúciós operátor
- A konvolúciós réteg leírása neuronok szempontjából
- Konvolúciós rétegek
- A konvolúciós réteg fő tulajdonságai
- Helyi konnektivitás
- Súlymegosztás
- Konvolúciós réteg hiperparaméterek
- Szűrőméret
- Stride
- Párnázás
- A konvolúciós réteg fő tulajdonságai
- Összevonási rétegek
- Rétegek vizualizációja
- Jól ismert architektúrák
- LeNet
- Nin
Időbeosztás
| Időtartam (perc) | Leírás | Fogalmak | Tevékenység | Anyag |
|---|---|---|---|---|
| 10 | Bevezetés a CNN-be | |||
| 15 | Konvolúciós rétegek | |||
| 5 | Összevonási rétegek | |||
| 15 | Rétegek vizualizációja | |||
| 15 | Jól ismert architektúrák |
Visszaigazolások
Köszönjük Eng. Andrea Apicella az anyag fejlesztésében való közreműködéséért.
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.