Halo dan selamat datang di pipa ini dan ke Torro sekarang kita harus mendefinisikan lima variabel
fungsi ini yaitu tiga konvolusi dan koneksi sementara.
Jadi mari kita mulai dengan yang pertama.
Konvolusional menerapkan konvolusi ke gambar input sehingga itulah gambar asli dan sekarang Anda akan melihat bagaimana semuanya
akan menjadi sangat sederhana untuk membuat belokan ini.
Yang harus kita lakukan adalah membuat subjek dari kelas tertentu dan kelas ini
diambil dari dan kemudian kelas datang ke karena kita bekerja dengan gambar 2D dan sekarang seperti yang Anda lihat kita
perlu meletakkan beberapa argumen.
Yang pertama ada di saluran.
Mari kita letakkan di saluran.
Yang kedua adalah saluran keluar.
Yang ketiga adalah ukuran Kerno dan sisanya dari mereka melangkah padding kelompok pelebaran dan bias.
Dan kami memiliki nilai yang berbeda untuk semua ini.
Jadi kita tidak akan tetapi mereka kita akan menjaga nilai default.
Tetapi yang penting adalah ketiga argumen ini dalam saluran dan saluran serta ukuran kernel dan begitu juga saya kira apa
yang berhubungan dengannya.
Yah sangat sederhana secara umum sesuai dengan input konvolusi dan semua saluran sesuai
dengan output dari kesimpulan.
Jadi apa yang akan terjadi.
Yah sangat sederhana itu akan menjadi jumlah saluran di gambar kami.
Dan sebenarnya kita akan bekerja dengan gambar hitam putih karena pada dasarnya kita tidak warna untuk
mengenali monster.
AI benar-benar mampu mengenali monster dalam warna hitam dan putih.
Jadi kita tidak melihat warna sama sekali hanya mengenalinya dengan bentuknya.
Karena itu kita akan menggunakan satu saluran sehingga satu saluran adalah ketika Anda memiliki gambar hitam dan putih
dan tiga saluran adalah ketika Anda memanggil gambar.
Dan karena itu karena kami bekerja dengan gambar hitam dan putih di
saluran itu akan sama dengan satu maka saluran kami sehingga saluran kami akan sama dengan gambar yang ingin Anda miliki di convolutional di
sana yang merupakan output dari konstitusi ini satu.
Dan pada dasarnya ini sama dengan jumlah fitur yang Anda inginkan ke teks dalam gambar asli Anda karena siapa
yang akan membuat satu gambar per fitur yang ingin kami deteksi karena pada dasarnya Anda tahu cara kerjanya.
Kami menerapkan satu fitur detektor pada gambar input untuk mendeteksi fitur spesifik pada gambar input dan oleh karena
itu jumlah gambar keluaran di sini adalah jumlah fitur yang ingin kami deteksi.
Jadi sekarang pertanyaannya adalah berapa banyak fitur yang ingin kita deteksi.
Nah praktik yang umum adalah memulai dengan 32 fitur detektor dan sehingga akan membawa kita ke 32 persen
gambar dalam lapisan konvolusional pertama ini sehingga inputnya adalah satu gambar hitam putih gambar nyata dan
output dalam konvolusional pertama ada 32 gambar yang diproses. maksud saya tentu saja kesimpulannya
diterapkan pada gambar input untuk mendapatkan 32 gambar baru dengan fitur yang terdeteksi.
Dan kemudian kita perlu menentukan ukuran kernel yang tidak lain dari dimensi persegi yang
akan melalui gambar asli.
Dan dalam praktik umum kita gunakan untuk membeli dua atau tiga lebar tiga atau lima kali lima.
Dan untuk yang pertama kita akan menggunakan fitur detektor lima oleh lima yang merupakan fitur detektor yang akan
memiliki lima oleh lima 10 mesin.
Dan kemudian kita akan mengurangi ukuran kernel ini untuk lapisan convolutional berikutnya.
Dan berbicara tentang ini, inilah yang akan kita lakukan sekarang.
Kita akan menyalin ini untuk menentukan lilitan kedua dan oleh karena itu saya mendasarkannya di sini dan sekarang ini sangat lucu
dan sangat mudah seperti domino.
Saluran input dari lapisan konvolusional kedua adalah saluran keluaran dari konvolusional pertama di
sana.
Jadi jumlah output 32 Ini adalah jumlah input yang sama 32 di sini.
Dan itu karena kita memiliki 32 gambar di lapisan konvolusional input dari konvolusi kedua.
Dan konvolusi kedua diterapkan pada lapisan konvolusional kedua ini untuk mengembalikan lapisan konvolusional ketiga.
Dan sekarang pertanyaannya adalah berapa banyak gambar baru yang kita inginkan.
Yah sama yang membuat 32 gambar baru 32 sebenarnya adalah angka yang sangat umum di jaringan saraf convolutional jika
Anda melihat arsitektur Anda akan menemukan 32 di banyak dari mereka.
Dan kemudian untuk ukuran kernel Yah kita perlu mengurangi ukuran kernel yang merupakan dimensi dari detektor fitur
kami.
Dan sekarang kita akan beralih dari lima menjadi empat atau bahkan tiga dan kemudian kita akan menjadi lebih kecil lagi.
Baiklah jadi konvolusi kedua kami sudah siap.
Dibutuhkan sebagai input 32 proses gambar.
Masing-masing dalam fitur pertama dari gambar input asli dan itu menciptakan 32 gambar baru.
Berkat dimensi detektor fitur yang diperkecil ini.
Dan sekarang mari kita mendorong ini lebih lagi
Jadi saya menyalin ini dan menempelnya di sini untuk membuat konvolusi ketiga untuk mendeteksi beberapa fitur.
Dan sekarang itu sama dengan saluran input.
Berikut adalah jumlah gambar input di sebelah kiri koneksi dekonvolusi dan itu adalah jumlah
gambar yang ada di sebelah kanan koneksi konvolusi sebelumnya.
Itu 32.
Karena itu kami tetap menyesal mendengarnya.
Itu sempurna.
Dan sekarang pertanyaannya adalah berapa banyak gambar baru yang ingin kita deteksi.
Kami akan mengambil sekarang 64 dan karenanya 64 output gambar precess.
Dan tentu saja sekarang kita mengambil ukuran kernel yang lebih kecil dan kita akan mengambil dua.
Dan itulah arsitektur yang sangat klasik dari konvolusional di sana dan sangat efisien untuk memiliki
deteksi fitur tingkat tinggi di dalam gambar.
Baiklah dan sekarang setelah kita memiliki tiga konvolusi, ada tiga koneksi konvolusi di sini.
Nah sekarang saatnya untuk mendapatkan koneksi penuh kami yang saya ingatkan kami akan mengambil vektor besar ini yang
kami dapatkan setelah meratakan semua 64 kali 32 kali 32 lagi gambar yang kami dapatkan dari semua konvolusi ini sehingga kami meratakan
semua piksel gambar ini dan kita dapat satu vektor besar yang akan menjadi input dari
jaringan saraf baru yang sepenuhnya terhubung.
Dan saat itulah kita harus membuat koneksi antara pertama ini vektor besar dan lapisan tersembunyi
dan kemudian koneksi penuh kedua antara lapisan tersembunyi dan output mereka terdiri dari neuron
output.
Masing-masing sesuai dengan nilai kubus dari tindakan yang mungkin.
Jadi mari kita buat dua koneksi ini.
Anda tahu cara melakukannya.
Itulah tepatnya yang kami lakukan untuk mobil self-driving.
Jadi mari kita lakukan itu lagi.
Baiklah pertama-tama kita mengambil Maggio kita lalu kita mengambil Lynnie kelas kita karena sekali lagi koneksi yang kita buat
adalah objek dari kelas penguasa.
Dan kemudian dalam tanda kurung.
Nah itu sama untuk memasukkan fitur input yaitu jumlah mereka kemudian fitur output.
Dan begitu fitur input untuk koneksi penuh pertama apa yang akan terjadi.
Nah itu akan sama dengan jumlah piksel yang ada dalam perubahan vektor besar ini setelah
meratakan semua gambar proses setelah tiga konvolusi.
Dan jadi apa nomor ini.
Ya sebenarnya ada trik di sini.
Jumlah ini sebenarnya sulit didapat.
Kita sebenarnya perlu membuat fungsi untuk menghitung angka itu.
Kami tidak memiliki variabel yang akan memberi kami nomor ini.
Kita harus menghitungnya dan oleh karena itu apa yang akan kita lakukan sekarang.
Dan sekarang sangat penting untuk memahami pola pikir pemrograman yang harus kita miliki dan mencoba untuk membawa
kepada Anda pola pikir itulah yang harus Anda pikirkan saat ini untuk mengatasi hambatan ini karena pertama kali
Anda mungkin berkata hey saya tidak memiliki jumlah neuron ini dalam vektor Flaten.
Apa yang harus saya lakukan.
Saya terjebak di sini.
Yah tidak benar-benar karena apa yang dapat Anda lakukan sekarang adalah hanya memasukkan nama apa pun di sini yang akan mewakili jumlah
neuron sehingga tidak biasa bahwa jumlah neuron jumlah neuron dan kemudian kami hanya akan membuat fungsi
yang akan kembali dan jumlah variabel neuron ini.
Jumlah piksel yang kami cari.
Jadi kita benar-benar bisa melakukan itu, kita bisa menempatkan ini sangat vokal tentu saja akan mendapat peringatan
karena belum ada tetapi kita akan membuatnya setelah itu dengan suatu fungsi.
Dan kami benar-benar diizinkan untuk melakukan itu bahkan jika fungsinya datang sesudahnya.
Itu pemikiran pemrograman khas yang harus Anda miliki ketika Anda mendapatkan hambatan semacam itu.
Anda bisa membuat fungsi untuk mendapatkan apa yang Anda lewatkan.
Baiklah dan kemudian fitur dan masa depan kita.
Itulah jumlah neuron dalam lapisan tersembunyi dan kali ini terserah Anda.
Itu tergantung pada arsitektur jaringan baru yang ingin Anda buat.
Dan jumlah yang baik bukan jumlah yang kecil.
Jadi misalnya 40 neuron mungkin baik-baik saja.
Kita dapat mencoba meningkatkannya.
Jika pelatihan tidak terlalu lambat, Anda dapat mencoba meningkatkannya.
Mungkin itu akan meningkatkan prediksi tetapi mari kita mulai dengan 40 mungkin kita akan meningkatkannya nanti.
Baiklah itu saja untuk koneksi penuh pertama maka kita akan menyalin paste ini di sini untuk koneksi
penuh kedua yaitu koneksi antara lapisan tersembunyi dan lapisan output.
Jadi fitur di sini menjadi fitur keluar dari layer sebelumnya dan itu adalah 40.
Jadi di sini kita dapat menempatkan 40.
Itu tentu saja jumlah neuron dalam satu lapisan.
Dan masa depan kita akan sama dengan jumlah neuron keluaran, seharusnya tidak ada jaringan saraf.
Dan karena setiap neuron keluaran sesuai dengan satu nilai baru dan satu Cuvee dan respons terhadap satu
tindakan sedangkan jumlah neuron keluaran di sini tentu saja jumlah tindakan dan kami
memiliki satu variabel untuk ini yang merupakan tindakan angka dan oleh karena itu di sini memasukkan aksi angka dan di sana kami pergi selamat.
Kami memang menemukan arsitektur jaringan saraf kami. Jaringan saraf kami terdiri dari tiga lapisan konvolusional
dan satu lapisan tersembunyi.
Semua ini dalam satu CNN besar dan CNN ini akan mendeteksi fitur dalam game sehingga AI akan tahu ke mana harus melakukan
ke mana harus pergi dan ke mana ia harus menembak.
Jadi kita lanjutkan untuk langkah ini.
Itu langkah pertama yang sangat penting dilakukan.
Sekarang kita akan beralih ke langkah berikutnya yang tentu saja untuk mendapatkan jumlah neuron yang
masih hilang
Itu sebenarnya mengapa kami memiliki peringatan di sini dan neuron nomor telepon tetapi tidak perlu khawatir.
Sekarang kita akan membuat fungsi yang akan mengembalikan jumlah neuron dalam vektor besar ini dan kita akan
meletakkan angka itu dalam variabel yang akan memanggil sejumlah neuron.
Jadi mari kita lakukan ini di tutorial selanjutnya.
Itu langkah kita selanjutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.