עוברים על הטנזור ומכפילים עם הליבה (באנגלית: kernel) שהיא טנזור בגודל formula_1עם קפיצות בגודל formula_2 כאשר formula_3 מייצג את גודל הקפיצה בציר ה-formula_4 ו-formula_5 מייצג את גודל הקפיצה בציר ה-formula_6 (בדרך כלל formula_7 ו-formula_8יהיו באותו גודל ולכן פשוט יקראו formula_9כנ"ל לגביי formula_10), כאשר כל ליבה יכולה לשמש לצורך מטרה שונה.
או פשוט formula_11.
כאשר formula_12 מייצג את התמונה החדשה, formula_13 מייצג את התמונה המקורית ו-formula_14 מייצג את הליבה.
גודל הפלט של שכבת כינוס עם חלון בגודל formula_15 וקפיצות (strides) בגודל formula_16 טנזור קלט בגודל formula_17
formula_18 formula_19 כאשר formula_20הם ממדיי הפלט.
שכבת אגרגציה (pooling).
עוברים עם חלון בגודל formula_21 ועושים פעולה מתמטית המוציאה מספר אחד. למשל, במקרה של max pooling ניקח את המספר הגדול ביותר שיצא בגבולות החלון שלנו בכל החלקה. במקרה של average pooling ניקח את כל המספרים שיצאו בגבולות החלון שלנו ונעשה להם ממוצע.
ביצוע max pooling עם חלון בגודל formula_21 וקפיצות (strides) בגודל formula_16 טנזור קלט בגודל formula_17
כאשר formula_20הם ממדיי הפלט ו-formula_26 formula_27.
formula_28
גודל הפלט של שכבת אגרגציה עם חלון בגודל formula_21 וקפיצות (strides) בגודל formula_16 טנזור קלט בגודל formula_17
formula_32 formula_33 כאשר formula_20הם ממדיי הפלט.
שכבת ReLU (Rectified linear unit).
זוהי פונקציית אקטיבציה מאוד פופולרית בקרב רשתות קונבולוציה. הפונקציה עוברת על כל נוירון ומבצעת בו פונקציית יחידה ליניארית מתוקנת.
הפונקציה עבור כל נוירון היא: formula_35
הטווח של פונקציה זאת הוא formula_36.
שכבת dropout.
נועדה למנוע התאמת יתר (overfitting), תופעה שבה המודל מתאים את עצמו לסוג הנתונים הספציפי שבעזרתו הוא אומן, ולא יודע להכליל אוסף נתונים רחב יותר (למשל, להבדיל בין תמונות של חתולים לתמונות של כלבים). אם יתרחש overfitting המודל יוכל לסווג את כל תמונות החתולים שאימנו אותו עליהם בצורה טובה אך ברגע שניתן לו תמונות של חתולים שהוא לא מכיר הוא יתחיל לטעות בסיווג.
השכבה פועלת בצורה כזו: היא מקבלת את formula_37סיכוי להישמר או formula_38סיכויים להישמט.
משתנים כלליים.
גודל הליבה (kernel).
הליבה היא טנזור, וצריך לבחור את ממדי הטנזור. בדרך כלל הגדלים יהיו formula_39 או formula_40 או formula_41אבל אפשר לבחור כל גודל רצוי כל עוד הוא גדול מאפס.
ריפוד.
ריפוד (באנגלית: padding) נועד על מנת לפתור שתי בעיות:
תהליך הריפוד בעצם "מרפד" את התמונה באפסים מצדדיה ובכך פותר את שתי הבעיות: כעת אנו עוברים גם על הקצוות כמו שצריך וגם לאחר כינוס התמונה תישאר באותו הגודל (בהנחה שהוספנו את הריפוד בגודל המתאים).
למשל, לתמונה בגודל של formula_42 עם ליבה בגודל formula_43 וקפיצות בגודל של אחד, אם נוסיף שכבת ריפוד אחת מכל כיוון לאחר כינוס נשאר עם תמונה בגודל formula_42 כלומר לא הקטנו אותה.
מפני שריפדנו באפסים אין לחשוש להטיית/עיוות התוצאות כתוצאה מהריפוד.
גודל פסיעה (Stride).
משתנה זה מייצג את גודל הפסיעה/קפיצה שנעשית בכל פעם עם הליבה. בדרך כלל יהיה בגודל formula_45 או formula_46 אבל יכול להיות בכל גודל רצוי כל עוד הוא גדול מאפס.
מספר הליבות.
שכבת כינוס יכולה להכיל מספר ליבות כדי להגדיל את יכולת הזיהוי שלה. בדרך כלל בשכבות הראשונות כשטנזור הקלט עדיין גדול נשתמש במעט ליבות וככל שנתקדם ונגיע לשכבות מאוחרות יותר שבהן הטנזור קטן יותר, נשתמש ביותר ליבות. כל זה כדי להוריד זמני ריצה.
גודל אגרגציה.
אגרגציה היא הרי טנזור העובר על תמונת הקלט וצריך לבחור את ממדיי הטנזור. בדרך כלל הגדלים יהיו formula_45 או formula_48 אבל אפשרי לבחור כל גודל רצוי כל עוד הוא גדול מאפס.
סוג אגרגציה.
ישנם כמה סוגי אגרגציה:
קוד.
מודל רשת קונבולוציה ב-TensorFlow:
def build_classifier():
model = Sequential(name="classifier")
model.add(Conv2D(64, kernel_size=5, strides=2, input_shape=img_shape, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Conv2D(512, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
image = Input(shape=img_shape)
validity = model(image)
return Model(image, validity)
גוטייה ממץ
גוטייה ממץ (גם גוטיה, גוסיון, או גויסיאן) היה משורר ממוצא צרפתי. נודע בעיקר בכתיבת שיר אנציקלופדי בשם "תמונת העולם".
מהמהדורות הראשונות של יצירה זו עולה כי שמו האמיתי היה גוסוין ולא גוטייה כפי המקובל.
יצירתו "תמונת העולם".
בינואר 1245 כתב גוטייה את חיבורו הנקרא בצרפתית "L'Image du monde" שפירושו "דימוי העולם" או "תמונת העולם". הוא כתוב בצורת שירה ומכיל תוכן אנציקלופדי על הבריאה, כדור הארץ והיקום. תוכן היצירה מערב עובדות ופנטזיה.
החיבור נכתב במקור במקור בלטינית והכיל 6594 קטעים מחורזים המחולקים לשלושה חלקים. חלקים מסוימים לוקטו ממקורות שונים לטיניים, במיוחד מחיבורו של ז'אק דה ויטרי, ועוד. אך בהשמטת אלמנטים שונים של היצירה, מכפי שהיו במקורותיו.
ראש מדור
הר קרילון
הר קרילון (באנגלית: Mount Crillon; נהגה באנגלית: "הר קרילון" וצרפתית "הר קרייון") הוא פסגה גבוהה ברכס פיירווד'ר, בשטחו של הפארק הלאומי גליישר ביי (מפרץ הקרחונים), באזור הדרומי ביותר של הרי סנט אליאס, במדינת אלסקה שבארצות הברית.
ההר ממוקם בקצה הדרומי ביותר של רכס פיירווד'ר.
גובהה של הפסגה 3,879 מטרים מעל פני הים; הר קרילון הוא ההר ה-51 בגובהו באלסקה.
הר קרילון הוא ההר ה-67 בגובהו באמריקה הצפונית.
ההר מתנשא לגובה של 2199 מטרים מעל סביבתו; הר קרילון הוא ההר ה-21 בהתנשאותו באלסקה.
הר קרילון ממוקם 32 קילומטרים מדרום-מזרח להר פיירווד'ר.
ההר קרילון ממוקם 16 קילומטרים ממזרח לראשו של מפרץ ליטויה (מפרצון היוצא ממפרץ אלסקה).
על ההר מצויים קרחון קרילון הצפוני (North Crillon Glacier) והדרומי (South Crillon Glacier), שניהם זורמים לכיוון מערב, ונשפכים אל מפרת ליטויה.
על המדרון הצפוני של ההר מצוי ראשה (מוצאה) של השלוחה הדרומית של קרחון ג'ונס הופקינס הנשפך לתוך מפרצון ג'ונס הופקינס, הנשפך אל מפרץ גליישר. לרגלי המדרון המזרחי של הפסגה מצוי שדה קרח גדול, המהווה את ראשו (מוצאו) של קרחון בריידי - שהוא הדרומי ביותר מבין הקרחונים הגדולים של הרי סנט אליאס.
היסטוריה.
מקור השם.
שמו של ההר ניתן לו על ידי מגלה הארצות הצרפתי, ז'אן-פרנסואה דה גאלאפ דה לא פרוס (Jean Francois de Galaup de la Perouse).
לה פרוס קרא להר על שמו של ידידו פלי-פרנסואה-דורות'ה דה ברטון, קומט דה קריון (רוזן קריון) (Felix-Francois-Dorothee de Bretton, Comte de Crillon).
הטיפוס על ההר.
הטיפוס הראשון המתועד לפסגת ההר, בוצע על ידי ברדפורד וושברן (Bradford Washburn), ו-הייץ'. אדמס קרטר (H. Adams Carter), בשנת 1934.
לקריאה נוספת.
• Colby Coombs, Michael Wood, Alaska: A Climbing Guide, P 184
צל העולם
ספר צל העולם (גם 'צלמות הארץ' או 'צלמות העולם') הוא ספר מאת רבי מתתיה דלקרוט העוסק בענייני התכונה (אסטרונומיה) והעולם. בכתב היד נקרא הספר 'צלמות הארץ'. הספר היה פופולרי בקרב יהדות אשכנז, והוא נדפס במהדורות רבות.
תוכן הספר.
הספר מבוסס על ספרו של ויליאם קקסטון סופר וסוחר אנגלי מהמאה ה-15. ויליאם עצמו כתב את ספרו על פי חיבורו של גוטייה ממץ (Gautier de Metz) משורר צרפתי בן המאה ה-13. גוטייה חיבר שיר העוסק בענייני התכונה, המורכב ממדע ופנטזיה גם יחד. חיבורו זה תורגם לשפות רבות במאות השלוש עשרה עד החמש עשרה. בהתאם לכך המידע בספר צל עולם תואם את הידע שהיה קיים בימי הביניים.
הספר כאמור, עוסק בענייני חכמת הטבע והעולם, וכפי שנכתב בהקדמה לספר: "חידושי ארבע חלקי העולם ומענייני גן עדן וגיהנום וארבע יסודות".
שמו של הספר כפי שהיה כתוב בכתב היד הוא 'צלמות הארץ', אך כנדפס לראשונה באמסטרדם בשנת ה'תצ"ג (1733) שונה שמו ל'צל עולם'.
החיד"א בספרו שם עולם מזכיר את הספר למרות שהוא אינו עוסק בעניינים תורניים: "'צל עולם' - ספר בחכמות למידיות טבעיות והוא ספר קדמון, והיה ביד יחידי סגולה כתב יד, ונדפס באמסטרדם שנת תצ"ג, ומלא מחידושי העולם".
מהדורות.
הספר, נדפס במהדורות רבות (בחלק מהמהדורות הוא נדפס יחד עם ספרים אחרים):
פרויקט 100,000