for example one could compute the m

for example one could compute the mean or max values a particular feature over region of damage and so you can use the summary statistics which are much lower dimension dimension compared to the extracted feature and day actually improve the the result for and learning because the now you have much less overfitting you have much less feature that you're learning and these aggregate operations are carpooling depending on the type the statistic its either mean pooling or max pooling and M one can choose the pooling region to be contiguous areas and image and only post feature generated from the same hidden you need and these unit will be translation invariant that's another property this mean that the same feature will be active even when the image undergo some small translation and this translation invariant features is a often desirable in many takes like objective reconition or even argue recognition alright to him what did I want to say I think now we have more less everything to describe the convolutional neural network which is new own network compo compose the one or more conclusion a layer often with some subs a sub something step and then followed by one or more fully connected layer and architecture offer convolutional neural network is designed to take advantage of that this to the structure of an input image and the 2d like an can also be like a speech signal for example and another benefit of the these conclusion your network is that they're easy to train and have much few were parameter and those fully connected to them newman et routes with the same number of hidden unit newman et route with the same number of hidden unit so by doing conclusions you end up with much your prime year so how do we do that in Python

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่าง หนึ่งสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยหรือค่าสูงสุดเฉพาะคุณลักษณะผ่านขอบเขตของความเสียหาย และเพื่อให้คุณสามารถใช้สถิติสรุปซึ่งต่ำมาก ขนาดมิติเปรียบเทียบกับคุณลักษณะที่แยก และวันจริงปรับปรุงการผลและเรียนรู้เนื่องจากตอนนี้คุณมีมากน้อย overfitting คุณมีน้อยมากคุณลักษณะที่คุณกำลังเรียนรู้ และการดำเนินการเหล่านี้รวมเป็นจราจรก็สถิติตัวใดหมายถึงร่วมกัน หรือสูงสุด ร่วมกัน และสามารถเลือกพื้นที่ที่อยู่ติดกันและภาพ และคุณลักษณะที่สร้างขึ้นจากเดียวกันที่ลงรายการบัญชีเฉพาะ ภูมิภาคทำพูลเก็บ M ซ่อนคุณต้องการและหน่วยเหล่านี้จะแปลภาษาที่มีคุณสมบัติอื่นนี้หมายถึงว่า ลักษณะเดียวกันจะใช้งานอยู่แม้เมื่อภาพรับแปลบางขนาดเล็ก และห้องภาษาแปลเป็นที่ปรารถนามักในขึ้นมากมายเช่นวัตถุประสงค์ reconition หรือแม้ทะเลาะครับให้เขารู้สิ่งที่ไม่ต้องการ กล่าวว่า ผมคิดว่า ตอนนี้เรามีน้อยมากจึงอธิบายเครือข่ายประสาท convolutional ซึ่งเป็นเครือข่ายเองใหม่ compo เขียนหนึ่ง หรือเพิ่มเติมสรุปชั้นมัก มีบาง subs ย่อยบางสิ่งบางอย่างขั้นตอน และตามชั้นเชื่อมต่ออย่าง น้อยหนึ่ง และสถาปัตยกรรมมีข่ายประสาท convolutional ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากนี้โครงสร้างของการป้อนข้อมูลภาพและ 2d ที่ต้องการสามารถเป็นเช่นสัญญาณเสียง ตัวอย่างและประโยชน์ของการบทสรุปที่เป็นเครือข่ายของคุณว่า พวกเขากำลังง่าย การรถไฟมีมาก น้อยมีพารามิเตอร์ และเหล่านั้นทั้งหมดเชื่อมต่อไปนิวแมนร้อยเอ็ดเส้นทางที่ มีหมายเลขของหน่วยซ่อนนิวแมนร้อยเอ็ดผลิต ด้วยจำนวนของหน่วยที่ซ่อนอยู่โดยให้ทำบทสรุปของคุณจบลง ด้วยมากของคุณดังนั้นเราทำที่งูเหลือมปีนายก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างหนึ่งที่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยหรือสูงสุดค่าคุณลักษณะเฉพาะภาคเหนือของความเสียหายและเพื่อให้คุณสามารถใช้สถิติสรุปที่มีมิติมิติที่ต่ำกว่ามากเมื่อเทียบกับคุณลักษณะสกัดและวันจริงปรับปรุงผลการและการเรียนรู้เพราะตอนนี้คุณ ได้มากน้อย overfitting คุณมีคุณสมบัติมากน้อยที่คุณกำลังเรียนรู้และการดำเนินงานเหล่านี้จะรวม carpooling ขึ้นอยู่กับประเภทสถิติที่ทั้งสองหมายถึงการร่วมกันหรือร่วมกันสูงสุดและ M หนึ่งสามารถเลือกภูมิภาคร่วมกันที่จะเป็นพื้นที่ที่อยู่ติดกันและภาพและโพสต์เท่านั้น คุณลักษณะที่สร้างขึ้นมาจากที่เดียวกันซ่อนอยู่ที่คุณต้องการและหน่วยเหล่านี้จะคงที่แปลว่าเป็นทรัพย์สินของผู้อื่นนี้หมายความว่าคุณลักษณะเดียวกันจะใช้งานได้แม้ในขณะที่ภาพที่ได้รับการบางแปลขนาดเล็กและการแปลนี้คุณสมบัติคงที่เป็นมักจะเป็นที่น่าพอใจในหลาย ๆ ใช้เวลาเช่น reconition วัตถุประสงค์ หรือแม้กระทั่งการให้เหตุผลการรับรู้ไม่เป็นไรให้เขาสิ่งที่ผมอยากจะบอกว่าผมคิดว่าตอนนี้เรามีทุกอย่างมากขึ้นน้อยกว่าที่จะอธิบายถึงเครือข่ายประสาทสับสนซึ่งเป็น Compo เครือข่ายของตนเองใหม่แต่งหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งข้อสรุปชั้นมักจะมีผู้ใต้บังคับบัญชาบางขั้นตอนสิ่งที่ย่อยและ แล้วตามด้วยหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งชั้นที่เกี่ยวโยงกันอย่างเต็มที่และสถาปัตยกรรมที่มีเครือข่ายประสาท convolutional ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากการที่ว่านี้โครงสร้างของภาพที่นำเข้าได้และ 2 มิติเช่นนี้ยังอาจจะเป็นเหมือนสัญญาณเสียงพูดสำหรับตัวอย่างและผลประโยชน์ของเหล่านี้อีก สรุปเครือข่ายของคุณว่าพวกเขากำลังง่ายต่อการฝึกอบรมและมีมากไม่กี่คนพารามิเตอร์และผู้ที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่กับพวกเขาเส้นทางนิวแมนและมีหมายเลขเดียวกันของหน่วยที่ซ่อนนิวแมนและเส้นทางที่มีหมายเลขเดียวกันของหน่วยซ่อนอยู่ด้วยการทำข้อสรุปที่คุณจะจบลง ที่มีมากในปีที่สำคัญของคุณเพื่อให้วิธีการที่เราทำอย่างนั้นในหลาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างเช่นหนึ่งสามารถหาค่าเฉลี่ยหรือค่า Max คุณลักษณะเฉพาะกว่าเขตของความเสียหาย และดังนั้น คุณสามารถใช้สถิติสรุปที่มิติมิติที่ต่ำกว่ามากเมื่อเทียบกับสารสกัดคุณลักษณะและวันจริงในการปรับปรุงผลและการเรียนรู้ เพราะตอนนี้คุณมีมากน้อย overfitting คุณมีมากน้อยและคุณลักษณะที่คุณจะเรียนรู้ การรวมเหล่านี้นั่นขึ้นอยู่กับประเภทสถิติทั้งหมายถึงการหรือแม็กซ์ร่วมกันและหนึ่งสามารถเลือกการเขตเป็น พื้นที่ติดกันและภาพและคุณลักษณะเฉพาะโพสต์ที่สร้างขึ้นจากเดิมอยู่ที่คุณต้องการ และ เหล่านี้หน่วยจะไม่เปลี่ยนแปลงแปลว่าทรัพย์สินอื่นนั้นหมายถึงลักษณะเดียวกันจะใช้งานได้เมื่อภาพผ่าน มีขนาดเล็กและนี้แปลคุณสมบัติความพึงปรารถนาในจะเป็นบ่อยมากชอบเตรียมข้อมูลคอมพิวเตอร์วัตถุประสงค์หรือแม้แต่เถียงยอมรับก็ได้กับเขาแล้วฉันอยากจะบอกว่า ฉันคิดว่าตอนนี้เราได้ทุกอย่างมากกว่าน้อยอธิบายคอนโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นคอมโปเครือข่ายเองใหม่ประกอบด้วยหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่ง สรุป ชั้นมักจะมีซับย่อยบางอย่างขั้นตอนแล้วตาม โดยหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งเชื่อมต่ออย่างเต็มที่สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม และมีคอนที่ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากที่นี้ โครงสร้างของการป้อนข้อมูลภาพ 2D เป็น ยังสามารถเป็นสัญญาณเสียงพูดเช่นและประโยชน์อื่นของเหล่านี้บทสรุปของคุณเครือข่ายที่พวกเขาจะง่ายต่อการรถไฟ และมีไม่กี่มากเป็นพารามิเตอร์และพร้อมเชื่อมต่อกับพวกเขา นิวแมน และเส้นทางที่มีหมายเลขเดียวกันของที่ซ่อนอยู่นิวแมนและเส้นทางที่มีหมายเลขเดียวกันของที่ซ่อนเพื่อทำข้อสรุปหน่วย คุณท้าย ด้วย มาก ปี เฉพาะของคุณ ดังนั้นเราจะทำอย่างไรในไพธอน