Upravne informacije
| Naslov | Konvolucijska nevronska omrežja |
| Trajanje | 60 |
| Modul | B |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnično – poglobljeno učenje |
| Tema | Globoko učenje |
Ključne besede
CNN, Pithon, poglobljeno učenje,
Učni cilji
- Vedeti, kaj je CNN in njegove glavne razlike z Densely-connected NN
- Poznati glavno razliko med lokalno povezanimi plastmi in konvolucijskimi sloji
- Če želite vedeti, kako konfigurirati CNN plast
- Plasti za združevanje in normalizacijo serij
- Najznamenitejši CNN: LeNet, AlexNet, ResNet, VGG16, AllConvNet
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
- Teorija o umetnih nevronskih mrežah
Neobvezno za študente
- Nobenega
Reference in ozadje za študente
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Globoko učenje. Tiskovni predstavnik MIT. Poglavje 9
Priporočeno za učitelje
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Globoko učenje. Tiskovni predstavnik MIT. Poglavje 9
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
Predavanje bo študentom predstavilo konvolucijske nevronske mreže (CNN) in razložilo glavne razlike med klasičnimi popolnoma povezanimi plastmi in konvolucijskimi. Prednosti delitve teže, ki jih daje Convolutional Layer, so predstavljene in obravnavane skupaj s primerjavo z lokalno povezanimi plastmi. Uveden je operator Convolution, velikost jedra, korak in oblazinjenje pa so obravnavani kot glavni hiperparametri konvolucijske plasti. Nato bodo kot del več CNN arhitektur uvedenih plasti za združevanje in normalizacijo. Da bi izboljšali in kaj se je naučila konvolucijska plast, bodo uvedeni možni načini za vizualizacijo naučenih filtrov. Na koncu bo predstavljen uvod v najbolj znane CNN arhitekture, kot sta NetworkInNetwork in LeNet.
- Uvod v CNN
- Glavna vprašanja v zvezi s popolnoma povezanimi plastmi za visokodimenzionalne podatke
- Konvolucijski operater
- Opis konvolucijske plasti v smislu nevronov
- Konvolucijske plasti
- Glavne lastnosti konvolucijske plasti
- Lokalna povezljivost
- Delitev teže
- Hiperparametri konvolucijske plasti
- Velikost filtra
- Korak
- Polnilo
- Glavne lastnosti konvolucijske plasti
- Plasti za združevanje
- Vizualizacija plasti
- Znane arhitekture
- LeNet
- Nin
Časovni razpored
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti | Aktivnost | Material |
|---|---|---|---|---|
| 10 | Uvod v CNN | |||
| 15 | Konvolucijske plasti | |||
| 5 | Plasti za združevanje | |||
| 15 | Vizualizacija plasti | |||
| 15 | Znane arhitekture |
Priznanja
Hvala Eng. Andrea Apicella za njegov prispevek k razvoju materiala.
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).