ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

What are Pooling Layers in Deep Neural Networks?

Автор: Deep Learning with Yacine

Загружено: 2024-06-18

Просмотров: 8834

Описание: 👨‍💻 to get started with AI engineering, check out this Scrimba course: https://scrimba.com/the-ai-engineer-p...

You might be wondering, why we even need to do pooling in the first place for CNN. In this tutorial, we'll answer this question by exploring the three ways in which pooling is helpful for training deep vision models.

Table of Content
Introduction: 0:00
3 reasons to use pooling layers: 0:29
What is pooling: 0:50
pooling for dimensionality reduction: 3:48
pooling for translational invariance: 6:18
pooling for specific architectural changes: 7:46
Conclusion: 8:54

Here are other extra blogs and tutorials to help you study the pooling layers:
📌 https://machinelearningmastery.com/po...
📌 https://towardsai.net/p/l/introductio...
📌 https://www.kdnuggets.com/diving-into...
📌 Paper for the cool visualization: https://www.researchgate.net/publicat...

----
Join the Discord for general discussion:   / discord  

----
Follow Me Online Here:

Twitter:   / yacineaxya  
GitHub: https://github.com/yacineMahdid
LinkedIn:   / yacinemahdid  
___

Have a great week! 👋

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
What are Pooling Layers in Deep Neural Networks?

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Что такое MaxOut в глубоком обучении?

Что такое MaxOut в глубоком обучении?

Graph Neural Networks - a perspective from the ground up

Graph Neural Networks - a perspective from the ground up

What are 1x1 Convolutions in Deep Learning?

What are 1x1 Convolutions in Deep Learning?

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Алгоритм памяти, вдохновлённый работой мозга

Алгоритм памяти, вдохновлённый работой мозга

Нейронные сети Transformer, созданные с нуля

Нейронные сети Transformer, созданные с нуля

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Что такое тензоры в глубоком обучении?

Что такое тензоры в глубоком обучении?

Объяснение метода максимального пула в сверточных нейронных сетях

Объяснение метода максимального пула в сверточных нейронных сетях

Графовые сверточные сети (GCN): с точки зрения CNN

Графовые сверточные сети (GCN): с точки зрения CNN

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Графовые сверточные сети (GCN) стали проще

Графовые сверточные сети (GCN) стали проще

261 - Каков средний мировой показатель объединения в глубоком обучении?

261 - Каков средний мировой показатель объединения в глубоком обучении?

Why Deep Learning Works Unreasonably Well [How Models Learn Part 3]

Why Deep Learning Works Unreasonably Well [How Models Learn Part 3]

What is Back Propagation

What is Back Propagation

Сеть Хопфилда: как хранятся воспоминания в нейронных сетях? [Нобелевская премия по физике 2024 го...

Сеть Хопфилда: как хранятся воспоминания в нейронных сетях? [Нобелевская премия по физике 2024 го...

Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning!

Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning!

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]