Если человек обучает других людей и называет термины по другому, тем самым он вводит людей в заблуждение. Если автор языка называл его не в честь змеи, то надо отнестись с должным уважением к его труду, по крайней мере узнать историю возникновения, например, этого языка.
Я тоже учу детей языкам программирования и робототехнике в России, и так как обладают хорошим педагогическим опытом, то прекрасно понимаю что такое обучение и почему нужно передавать информацию так как надо, а не коверкать её. А то это дезинформация.
Но сам автор написал, что работает на английском языке и тут проблем нет, а вот для других языков нужно быть осторожным в переводе.
Спасибо, теперь уже яснее стало. Но вот у вас в статье и в тех статьях, что вы дали посмотреть, изображения на каждом пикселе имеют конкретные числовые значения
в Первой статье это контраст чёрное-белое — степень насыщенности от 0 до 255
Во второй и третьей статье есть цветные изображения, соответственно каждый пиксель кодируется набором трёх значений (например RGB). Это получается, надо машине просматривать значение для каждого основного цвета — Red, Green, Blue. И если в первой статье картинка берётся 18x18 пикселей и там только чёрное и белое, то здесь фото может быть и 1000x1000 и более; и для каждого пикселя три значения. Потом мы настраиваем фильтр по этим цветам и размерам области в пикселях — создаём несколько свёрточных слоев по цветам и определяем границы таким образом. Т.Е. процесс сводится к тому чтобы найти границы — где объект, а где всё остальное. Эти веса можно применять несколько раз или создавать другие вместе с этими изменяя размеры области изображения. Я правильно понял? :-)
Мне одно всегда не понятно, а как эту математику конкретно привязать к практическому — примеру — классификация. Может ли автор также подробно описать как машина с помощью нейросети определяет «кота» на фото. Как те же «коты» описываются математически, чтобы привязать их к формулам и математическим выражениям. Понятно, что можно взять готовое, но тут мне важно как это делается в более глубоком понимании и пошагово. Вот это сама суть. Спасибо.
Я тоже учу детей языкам программирования и робототехнике в России, и так как обладают хорошим педагогическим опытом, то прекрасно понимаю что такое обучение и почему нужно передавать информацию так как надо, а не коверкать её. А то это дезинформация.
Но сам автор написал, что работает на английском языке и тут проблем нет, а вот для других языков нужно быть осторожным в переводе.
в Первой статье это контраст чёрное-белое — степень насыщенности от 0 до 255
Во второй и третьей статье есть цветные изображения, соответственно каждый пиксель кодируется набором трёх значений (например RGB). Это получается, надо машине просматривать значение для каждого основного цвета — Red, Green, Blue. И если в первой статье картинка берётся 18x18 пикселей и там только чёрное и белое, то здесь фото может быть и 1000x1000 и более; и для каждого пикселя три значения. Потом мы настраиваем фильтр по этим цветам и размерам области в пикселях — создаём несколько свёрточных слоев по цветам и определяем границы таким образом. Т.Е. процесс сводится к тому чтобы найти границы — где объект, а где всё остальное. Эти веса можно применять несколько раз или создавать другие вместе с этими изменяя размеры области изображения. Я правильно понял? :-)