Hallo und herzlich willkommen zu dieser Pipe und zu Torro. Jetzt müssen wir die fünf Variablen dieser Funktion
definieren, die die drei Windungen und die zeitlichen Verbindungen sind.
Beginnen wir mit dem ersten.
Convolutional 1 wendet Faltung auf die Eingabebilder an, sodass es sich um die Originalbilder handelt. Nun werden Sie sehen,
wie alles so einfach wird, um diese Faltung zu erstellen.
Nun, wir müssen tatsächlich ein Thema für eine bestimmte Klasse erstellen, und diese Klasse wird
von und dann genommen, und dann kommen die Klassen zum Ziel, da wir mit 2D-Bildern arbeiten und jetzt, wie Sie sehen können,
mehrere erforderlich sind Argumente.
Zuerst ist man in Kanälen.
Lassen Sie uns es in Kanälen setzen.
Der zweite ist out-Kanäle.
Die dritte ist die Kerno-Größe, und der Rest von ihnen füllt die Dilatationsgruppen und die Vorspannung auf.
Und für all diese haben wir unterschiedliche Werte.
Wir gehen also nicht weiter, aber wir behalten die Standardwerte bei.
Was jedoch wichtig ist, sind diese drei Argumente in Channels und Channels sowie der Kernelgröße, und ich schätze,
was ihnen entspricht.
Nun, sehr einfach entspricht im Allgemeinen der Eingabe der Faltung und alle Kanäle entsprechen
der Ausgabe der Schlussfolgerung.
Was wird es also sein?
Nun, ganz einfach, das ist die Anzahl der Kanäle in unseren Bildern.
Und eigentlich werden wir mit Schwarz-Weiß-Bildern arbeiten, weil wir im Grunde keine Farben erkennen, um die Monster
zu erkennen.
Die KI ist in der Lage, die Monster in Schwarz und Weiß zu erkennen.
So sehen wir die Farben überhaupt nicht, erkennen sie nur an ihrer Form.
Deshalb werden wir einen Kanal verwenden, also einen Kanal, wenn Sie Schwarzweißbilder haben, und drei
Kanäle, wenn Sie Bilder aufgerufen haben.
Da wir also mit Schwarz-Weiß-Bildern in Kanälen arbeiten, wird es
gleich einem Kanal sein, also mit unseren Kanälen. Daher werden unsere Kanäle den Bildern entsprechen, die Sie in
der dortigen Faltung haben möchten ein.
Grundsätzlich entspricht dies der Anzahl der gewünschten Features für den Text in den Originalbildern, denn wer wird
ein Bild pro Feature erstellen, das wir erkennen möchten, weil Sie grundsätzlich wissen, wie es funktioniert.
Wir haben einen Merkmalsdetektor auf das Eingabebild angewendet, um ein bestimmtes Merkmal im Eingabebild zu erkennen. Daher
ist die Anzahl der Ausgabebilder hier die Anzahl der zu erkennenden Merkmale.
Nun stellt sich die Frage, wie viele Features wir erkennen möchten.
Eine übliche Praxis ist es, mit 32 Merkmalsdetektoren zu beginnen, so dass wir in dieser ersten Faltungsschicht zu 32 Prozent
Bildern führen werden, so dass die Eingabe ein Schwarzweißbild eines realen Bildes ist und die Ausgabe in
der ersten Faltung 32 verarbeitete Bilder ist und unter verarbeitet meine ich natürlich, dass die Schlussfolgerung
auf das Eingabebild angewendet wurde, um 32 neue Bilder mit erkannten Merkmalen zu erhalten.
Und dann müssen wir eine Kerngröße angeben, die nichts anderes ist als die Abmessungen des Quadrats,
die durch das Originalbild gehen.
Und in der üblichen Praxis kaufen wir entweder zwei oder drei breite drei oder fünf mal fünf.
Und für den ersten verwenden wir einen fünf mal fünf Merkmalsdetektor, bei dem es sich um einen Merkmalsdetektor handelt, der
über fünf mal fünf 10 Motoren verfügt.
Und dann werden wir die Größe dieses Kerns für die nächsten Faltungsschichten reduzieren.
Und davon zu reden, genau das werden wir jetzt tun.
Wir werden dies kopieren, um die zweite Faltung zu definieren, und deshalb stelle ich fest, dass es hier und jetzt sehr lustig und sehr
einfach ist, es ist wie ein Domino.
Der Eingangskanal der zweiten Faltungsschicht ist der Ausgangskanal der ersten Faltung
dort.
Diese Anzahl der Ausgänge 32 ist hier also die gleiche Anzahl von Eingängen 32.
Und das ist, weil wir 32 Bilder in der Eingangsfaltungsebene der zweiten Faltung haben.
Und so wird die zweite Faltung auf diese zweite Faltungsschicht aufgebracht, um eine dritte Faltungsschicht zurückzugeben.
Die Frage ist also, wie viele neue Bilder wir wollen.
Dasselbe gilt auch für das Erstellen von 32 neuen Bildern. 32 ist eigentlich eine sehr häufige Zahl in neuronalen Faltungsnetzwerken, wenn
Sie sich die Architekturen anschauen, die Sie in vielen von ihnen finden.
Und dann für die Kerngröße Nun, wir müssen die Kerngröße, die die Abmessungen unseres Merkmalsdetektors sind,
reduzieren.
Und jetzt werden wir von fünf auf vier oder sogar drei gehen, und dann werden wir noch kleiner werden.
Also gut, unsere zweite Faltung ist fertig.
Als Eingänge werden 32 Prozessabbilder benötigt.
Jedes in einem ersten Merkmal des ursprünglichen Eingabebildes und erstellt 32 neue Bilder.
Dank dieser reduzierten Abmessungen des Merkmalsdetektors.
Und jetzt lasst uns dies noch mehr vorantreiben.
Also kopiere ich das und füge das hier ein, um eine dritte Faltung zu erzeugen, um einige Merkmale zu erkennen.
Und so sind jetzt auch die Eingangskanäle.
Hier ist die Anzahl der Eingabebilder links von der Dekonvolutionsverbindung, und dies ist die Anzahl der
vorgeschriebenen Bilder, die sich rechts von den vorherigen Faltungsverbindungen befanden.
Das ist 32.
Es tut uns also leid zu hören.
Das ist perfekt.
Nun stellt sich wieder die Frage, wie viele neue Bilder wir entdecken möchten.
Wir nehmen jetzt 64 und damit 64 Ausgaben von vorgefertigten Bildern.
Natürlich nehmen wir jetzt eine kleinere Kerngröße und wir nehmen zwei.
Das ist also eine sehr klassische Architektur einer Faltung, und es ist sehr effizient, ein
hohes Maß an Feature-Erkennung in Bildern zu haben.
Nun gut, und jetzt, da wir unsere drei Faltungen haben, gibt es hier unsere drei
Faltungsverbindungen.
Nun, es ist an der Zeit, unsere zahnvollen Verbindungen zu erhalten. Ich erinnere daran, dass wir diesen
riesigen Vektor nehmen, den wir erhalten, nachdem wir alle 64-mal 32-mal 32 Bilder, die wir aus all diesen Windungen erhalten
haben, flach gemacht haben Wir können einen riesigen Vektor bilden, der zur Eingabe eines neuen
vollständig verbundenen neuronalen Netzwerks wird.
Deshalb müssen wir zuerst diese Verbindungen zwischen diesem riesigen Vektor und einer verborgenen Schicht herstellen und dann
eine zweite vollständige Verbindung zwischen der verborgenen Schicht und der Ausgabe, die sie aus den Ausgangsneuronen
zusammensetzen.
Jeder entspricht einem Würfelwert der möglichen Aktionen.
Also lassen Sie uns diese beiden Verbindungen herstellen.
Sie wissen, wie das geht.
Genau das haben wir für das selbstfahrende Auto getan.
Also machen wir das nochmal.
Zuerst nehmen wir unser Maggio, dann nehmen wir die Lynnie, unsere Klasse, denn die Verbindung, die wir schaffen, ist wieder
ein Objekt der herrschenden Klasse.
Und dann in Klammern.
Nun, das ist das Gleiche für die Eingabefunktionen, dh die Anzahl von ihnen, dann die Ausgabefunktionen.
Und so gibt es die Eingabemöglichkeiten für die erste vollständige Verbindung.
Nun, das ist gleich der Anzahl der Pixel in dieser großen Vektoränderung, nachdem alle Prozessbilder
nach den drei Windungen abgeflacht wurden.
Und was macht diese Nummer?
Tatsächlich gibt es hier einen Trick.
Diese Zahl ist eigentlich schwer zu bekommen.
Wir müssen tatsächlich eine Funktion erstellen, um diese Zahl zu berechnen.
Wir haben keine Variable, die uns diese Nummer liefert.
Wir müssen es berechnen und deshalb, was wir jetzt tun werden.
Und jetzt ist es sehr wichtig, die Denkweise des Programmierens zu verstehen, die wir haben
müssen, und zu versuchen, Ihnen die Denkweise zu vermitteln, die Sie gerade jetzt denken müssen, um
dieses Hindernis zu überwinden haben diese Anzahl von Neuronen im Flaten-Vektor.
Was soll ich machen.
Ich stecke hier fest.
Nun, eigentlich nicht, denn was Sie jetzt tun können, ist, einfach einen Namen einzugeben, der die Anzahl der Neuronen darstellt, die so
ungewöhnlich sind, dass die Anzahl der Neuronen die Anzahl der Neuronen ist. Dann erstellen wir einfach
eine Funktion, die zurückkommt, und diese Anzahl der Neuronen.
Diese Anzahl von Pixeln suchen wir.
Wir können also völlig tun, dass wir diese Stimme komplett setzen können. Natürlich wird eine Warnung ausgegeben, weil
sie noch nicht existiert, aber wir werden sie später mit einer Funktion erstellen.
Das ist uns auch erlaubt, auch wenn die Funktion danach kommt.
Das ist ein typisches Programmierdenken, das Sie haben müssen, wenn Sie diese Art von Hindernis bekommen.
Nun, Sie können eine Funktion erstellen, um zu bekommen, was Sie vermissen.
Alles klar und dann unsere Features und unsere Zukunft.
Das ist die Anzahl der Neuronen in einer verborgenen Schicht, und diesmal liegt es an Ihnen.
Das hängt von der Architektur des neuen Netzwerks ab, das Sie erstellen möchten.
Und so wäre eine gute Anzahl keine kleine.
So könnten zum Beispiel 40 Neuronen in Ordnung sein.
Wir können versuchen, das zu erhöhen.
Wenn das Training nicht zu langsam ist, können Sie versuchen, das zu erhöhen.
Vielleicht werden dadurch die Vorhersagen verbessert, aber lasst uns mit 40 anfangen, vielleicht erhöhen wir sie danach.
In Ordnung, das ist es für die erste vollständige Verbindung, dann kopieren wir diese Paste hier für die zweite vollständige
Verbindung, nämlich die Verbindung zwischen der verborgenen Ebene und der Ausgabeebene.
Und so werden die Features hier zu den Out-Features der vorherigen Ebene und das sind 40.
Hier können wir also 40 setzen.
Das ist natürlich die Anzahl der Neuronen in einer Schicht.
Und unsere Zukunft wird der Anzahl der Ausgangsneuronen entsprechen, die kein neuronales Netzwerk haben sollte.
Und da jedes Ausgangsneuron einem neuen Wert und einem Cuvee und einer Antwort auf eine
Aktion entspricht, ist die Anzahl der Ausgangsneuronen hier natürlich die Anzahl
der Aktionen, und wir haben eine Variable dafür, nämlich Anzahl Aktionen und daher hier Anzahl Aktionen und dort gehen wir Glückwünsche.
Wir haben festgestellt, dass die Architektur unseres neuronalen Netzwerks aus drei Faltungsschichten und
einer verborgenen Schicht besteht.
All dies in einem großen CNN und diesem CNN erkennt Features im Spiel, sodass die KI weiß, wo sie hin
muss, wo sie hin muss und wo sie schießen muss.
Dann gehen wir diesen Schritt.
Das ist ein erster sehr wichtiger Schritt.
Nun geht es weiter mit dem nächsten Schritt, der natürlich die Anzahl der noch fehlenden
Neuronen beinhaltet.
Deshalb haben wir hier die Warnung und die Neuronen der Telefonnummer, aber keine Sorgen.
Jetzt werden wir eine Funktion erstellen, die die Anzahl der Neuronen in diesem riesigen Vektor zurückgibt, und wir werden
diese Zahl in eine Variable schreiben, die eine Anzahl von Neuronen nennt.
Machen wir das im nächsten Tutorial.
Das ist unser nächster Schritt.
Und bis dahin genießen Sie AI.