In diesem praktischen Umsetzungshandbuch unserer Deep Learning Illustrated-Serie tauchen wir tiefer in die praktische Anwendung von Neuronalen Netzen ein. Wir bringen die zuvor behandelten Konzepte zum Leben und überbrücken so die Kluft zwischen Theorie und Anwendung.
In diesem Artikel werden wir einen Convolutional Neural Network (CNN) mithilfe von TensorFlow aufbauen. Es wird davon ausgegangen, dass Sie bereits mit den inneren Arbeitsweisen und mathematischen Grundlagen eines CNN vertraut sind, da dieser Artikel sich ausschließlich auf die Implementierung konzentriert. Lesen Sie also unbedingt den vorherigen Artikel über CNNs, um einfacher folgen zu können.
Unser Ziel ist es, einen einfachen Bildklassifizierer zu erstellen, der vorhersagt, ob ein gegebenes Bild ein ‘X’ ist oder nicht. Es wird empfohlen, über vorheriges Wissen zu verfügen, um den Schritten einfacher folgen zu können.
Willkommen zu unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau eines Convolutional Neural Networks.