LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar
Modern CNN'lerin başladığı yer.
LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
CNN'ler Nerede Başladı
Günümüzün devlerinden çok önce, iki küçük ağ öğrenilmiş evrişimlerin görüntüleri okuyabildiğini kanıtladı. Bu öncüleri tanıyalım.
LeNet-5 Rakamları Okur
Yann LeCun, 1998'de çekler üzerindeki el yazısı rakamları tanımak için LeNet-5'i geliştirdi. Küçüktü ama son derece başarılıydı.
Basit Bir Tarif
LeNets'in kalıbı açıktı: evrişim ve havuzlama katmanlarını sırayla kullanmak, ardından birkaç yoğun katmanla tamamlamak. Bu tarif günümüzde hâlâ yankısını sürdürüyor.
Uçtan Uca Eğitildi
Temel fikir, LeNet'in filtrelerini bir mühendisin kenar algılayıcılarını elle kodlaması yerine geri yayılım yoluyla verilerden öğrenmesiydi.
Sonra Bir Duraklama Geldi
Veri ve hesaplama kaynakları yetersizdi, bu nedenle ilerleme yıllarca durdu. Dünya, bu fikri büyütmeye henüz hazır değildi.
AlexNet Alanı Canlandırır
2012'de AlexNet, ImageNet yarışmasını büyük farkla kazandı; hata oranını yarıya indirerek modern derin öğrenme patlamasını başlattı.
Daha Büyük ve Daha Derin
AlexNet, ölçeği büyütülmüş bir LeNet'ti: daha fazla katman, çok daha fazla filtre ve veri isteyen milyonlarca parametre.
ReLU Eğitimi Hızlandırır
AlexNet, yavaş ve doygunluğa ulaşan etkinleştirmeler yerine hızlı ve basit ReLU kullandı; böylece derin bir ağ makul bir sürede eğitilebildi.
İki GPU ile Eğitildi
İki GPU üzerinde paralel olarak çalıştı. Bu donanım seçimi, eski bir fikri pratik ve kazanan bir sisteme dönüştürdü.
Dropout Aşırı Öğrenmeyle Mücadele Eder
Ezberlemeyi önlemek için AlexNet, yoğun katmanlarına Dropout ekledi ve eğitim sırasında nöronları rastgele devre dışı bıraktı.
import torch.nn as nn
classifier = nn.Sequential(nn.Dropout(0.5), nn.Linear(4096, 1000))PyTorch'ta Bir Evrişim Katmanı
Her iki ağ da tek bir temel yapı taşının yığınından oluşur. Her şeyin üzerine kurulduğu tek bir Conv2d katmanı şöyledir.
import torch.nn as nn
layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4)Hızlı Kontrol
AlexNet'i bu kadar etkili yapan şeyin ne olduğunu düşünün.
Özet: İlk Başarılar
LeNet, CNN'lerin öğrenebileceğini gösterdi; AlexNet ise bunu büyük ölçekte başarabileceklerini kanıtladı. Birlikte, üzerinde çalıştığınız dönemi başlattılar. Harika bir başlangıç!
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar” dersinde ne öğreneceğim?
Modern CNN'lerin başladığı yer. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar
- VGG: Küçük Filtre Yığınları
- ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme
- torchvision Modellerini Yükleme