We first see a visualization of a 6-layer neural network. Next we begin with the topic of Convolutions and Convolution Neural Networks (CNN). We review several types of parameter transformations in the context of CNNs and introduce the idea of a kernel, which is used to learn features in a hierarchical manner. Thereby allowing us to classify our input data which is the basic idea motivating the use of CNNs.
Nous voyons d’abord une visualisation d’un réseau de neurones à 6 couches. Ensuite, nous commençons par le sujet des convolutions et des réseaux neuronaux à convolution (ConvNets). Nous passons en revue plusieurs types de transformations de paramètres dans le contexte des ConvNets et introduisons l’idée d’un noyau, qui est utilisé pour apprendre des caractéristiques de manière hiérarchique. Cela nous permet de classer nos données d’entrée, ce qui est l’idée de base motivant l’utilisation des ConvNets.