Cześć, witamy w tej fajce i Torro, teraz musimy zdefiniować pięć zmiennych tej
funkcji, czyli trzy zwitki i połączenia czasowe.
Zacznijmy od pierwszego.
Convolutional jeden stosuje splot do obrazów wejściowych, więc to oryginalne obrazy, a teraz zobaczysz, jak wszystko
stanie się tak proste, aby stworzyć tę splot.
Cóż musimy zrobić, to stworzyć temat jakiejś konkretnej klasy i ta
klasa jest zaczerpnięta, a potem klasy przychodzą do, ponieważ pracujemy z obrazami 2D i teraz, jak widać, musimy
umieścić kilka argumenty.
Pierwszy jest w kanałach.
Wrzućmy to do kanałów.
Drugi to kanały.
Trzeci to rozmiar Kerno, a reszta z nich idzie naprzód, dylatując grupy i stronniczość.
I mamy różne wartości dla wszystkich tych.
Więc nie zamierzamy, ale zamierzamy zachować wartości domyślne.
Ale najważniejsze są te trzy argumenty w kanałach i kanałach oraz rozmiar jądra, więc domyślam się, do
czego one odpowiadają.
Cóż, bardzo ogólnie po prostu odpowiadają wprowadzeniu splotu, a wszystkie kanały
odpowiadają wynikowi konkluzji.
Więc co to będzie.
Cóż, po prostu będzie to liczba kanałów w naszych obrazach.
I rzeczywiście będziemy pracować z czarno-białymi obrazami, ponieważ w zasadzie nie rozpoznajemy
potworów.
AI jest całkowicie zdolna rozpoznać potwory w czerni i bieli.
Tak więc nie widzimy kolorów po prostu rozpoznajemy ich kształt.
Dlatego użyjemy jednego kanału, więc jeden kanał jest wtedy, gdy mamy czarno-białe obrazy
i trzy kanały, kiedy wywołujecie obrazy.
I dlatego, że pracujemy z czarno-białymi obrazami w kanałach, to
będzie to jeden z naszych kanałów, więc nasze kanały będą równe obrazom, które chcesz mieć w splotach tam, gdzie
jest wyjście z tej konstytucji. jeden.
Zasadniczo jest to równa liczbie funkcji, które chcesz, aby tekst na oryginalnych obrazach, ponieważ kto stworzy
jeden obraz na funkcję, którą chcemy wykryć, ponieważ w zasadzie wiesz, jak to działa.
Zastosowaliśmy jeden detektor cech do obrazu wejściowego, aby wykryć określoną funkcję w obrazie wejściowym,
a zatem liczba obrazów wyjściowych to liczba funkcji, które chcemy wykryć.
Teraz pytanie brzmi, ile funkcji chcemy wykryć.
Cóż, powszechną praktyką jest rozpoczęcie od 32 detektorów cech, które doprowadzą nas do 32-procentowych obrazów w tej
pierwszej warstwie splotowej, więc wejście to jeden obraz czarno-biały, prawdziwy obraz, a wynik pierwszego
splotu to 32 przetworzone obrazy i przez przetworzenie rozumiem oczywiście, że wniosek został
zastosowany do obrazu wejściowego, aby uzyskać 32 nowe obrazy z wykrytymi funkcjami.
A następnie musimy określić rozmiar jądra, który jest niczym innym jak wymiarami kwadratu, który
przejdzie przez oryginalny obraz.
I w powszechnej praktyce używamy albo do kupienia dwóch lub trzech szerokości trzech lub pięciu na pięć.
W przypadku pierwszego zastosujemy detektor pięciu na pięć detektorów cech, które będą miały pięć
na pięć 10 silników.
A następnie zmniejszymy rozmiar tego jądra dla kolejnych warstw splotu.
Mówiąc o tym, właśnie to teraz zrobimy.
Zamierzamy skopiować to, aby zdefiniować drugi splot i dlatego opieram się na tym, że tu i teraz jest bardzo zabawny i
bardzo łatwy jest jak domino.
Kanał wejściowy drugiej warstwy splotowej jest kanałem wyjściowym pierwszego splotu tam.
Tak więc ta liczba wyjść 32 Tutaj jest ta sama liczba wejść 32 tutaj.
A to dlatego, że mamy 32 obrazy w wejściowej warstwie splotowej drugiej splotu.
Tak więc drugi splot jest stosowany do tej drugiej warstwy splotowej, aby przywrócić trzecią warstwę splotową.
Teraz pytanie brzmi: ile nowych zdjęć chcemy.
Cóż, to samo, co tworzy 32 nowe obrazy 32 jest w rzeczywistości bardzo popularną liczbą w splotowych sieciach neuronowych, jeśli
spojrzeć na architektury, z których 32 znajdzie się w wielu z nich.
A następnie dla rozmiaru jądra Cóż, musimy zmniejszyć rozmiar jądra, który jest wymiarami naszego detektora
cech.
Teraz przejdziemy od pięciu do czterech, a nawet trzech, a potem pójdziemy jeszcze mniej.
W porządku, więc nasz drugi splot jest gotowy.
Jako wejścia przyjmuje 32 obrazy procesowe.
Każdy w pierwszej funkcji oryginalnego obrazu wejściowego i tworzy 32 nowe obrazy.
Dzięki tym zmniejszonym wymiarom detektora cech.
A więc teraz popchnijmy to jeszcze bardziej.
Tak więc kopiuję to i wkleja to tutaj, aby utworzyć trzecią splot w celu wykrycia niektórych funkcji.
I tak teraz to są te same kanały wejściowe.
Oto liczba obrazów wejściowych po lewej stronie połączenia dekonwolucji i jest to liczba obrazów
wstępnych, które przeszły na prawo od poprzednich połączeń splotu.
To 32.
Dlatego wciąż przykro nam to słyszeć.
To idealne.
A teraz pytanie brzmi, ile nowych obrazów chcemy wykryć.
Przejmiemy teraz 64, a zatem 64 wyjścia z obrazów wstępnych.
I oczywiście teraz bierzemy mniejszy rozmiar jądra, a my weźmiemy dwa.
Jest to bardzo klasyczna architektura splotu i bardzo wydajne jest
wykrywanie cech w obrazach.
W porządku, a teraz, kiedy mamy trzy nasze spory, są tutaj nasze trzy połączenia
splotowe.
Teraz nadszedł czas, aby uzyskać nasze pełne zębów połączenia, które przypominam, że weźmiemy ten ogromny wektor,
który otrzymamy po spłaszczeniu wszystkich 64 razy 32 razy 32 ponownie obrazy, które otrzymaliśmy od wszystkich tych zwinięć, więc spłaszczyliśmy
wszystkie piksele tych obrazów i możemy jeden ogromny wektor, który stanie się wejściem nowej,
w pełni połączonej sieci neuronowej.
I dlatego właśnie musimy wykonać te połączenia między pierwszym ogromnym wektorem a ukrytą warstwą, a
następnie drugim pełnym połączeniem między warstwą ukrytą a wyjściem, które składają się z wyjściowych
neuronów.
Każda odpowiadająca wartości kostki możliwych działań.
Zróbmy te dwa połączenia.
Wiesz, jak to zrobić.
Dokładnie to samo zrobiliśmy dla samochodu do samodzielnego prowadzenia.
Zróbmy to ponownie.
Najpierw weźmy nasze Maggio, a potem weźmy Lynnie naszą klasę, ponieważ znowu połączenie, które tworzymy,
jest przedmiotem klasy rządzącej.
A następnie w nawiasie.
Cóż, to jest to samo dla wprowadzenia funkcji wejściowych, które jest ich liczba, a następnie funkcje wyjściowe.
I tak funkcje wprowadzania dla pierwszego pełnego połączenia, co to będzie.
Cóż, to będzie równa liczbie pikseli w tej ogromnej zmianie wektora po spłaszczeniu
wszystkich obrazów procesu po trzech zwojach.
I co to za liczba?
No cóż, jest tu pewna sztuczka.
Ta liczba jest naprawdę trudna do zdobycia.
W rzeczywistości musimy wykonać funkcję obliczenia tego numeru.
Nie mamy zmiennej, która dostarczy nam ten numer.
Musimy to obliczyć, a zatem, co teraz zrobimy.
A teraz bardzo ważne jest zrozumienie sposobu myślenia o programowaniu, który musimy mieć i staranie się doprowadzić
do myślenia o tym, co musicie teraz myśleć, aby poradzić sobie z tą przeszkodą, ponieważ za pierwszym
razem można powiedzieć, że ja nie. mieć taką liczbę neuronów w wektorze Flaten.
Co powinienem zrobić.
Utknąłem tutaj.
No cóż właściwie nie, ponieważ teraz możesz po prostu wprowadzić dowolną nazwę, która będzie reprezentować liczbę neuronów tak
niespotykanych, że liczba neuronów będzie liczbą neuronów, a następnie po prostu wykonamy funkcję,
która powróci i zmienimy tę liczbę neuronów.
Tę liczbę pikseli, których szukamy.
Możemy więc całkowicie zrobić to, co możemy całkowicie nazwać tym bardzo głośnym, oczywiście otrzymamy ostrzeżenie,
ponieważ ono jeszcze nie istnieje, ale później stworzymy je z funkcją.
I jesteśmy całkowicie uprawnieni do tego, nawet jeśli funkcja ta nastąpi później.
To typowe myślenie programistyczne, które musisz mieć, gdy dostaniesz taką przeszkodę.
Cóż, możesz zrobić funkcję, aby uzyskać to, czego brakuje.
W porządku, a następnie nasze funkcje i naszą przyszłość.
To liczba neuronów w ukrytej warstwie i że ten czas należy do ciebie.
To zależy od architektury nowej sieci, którą chcesz utworzyć.
Tak więc dobra liczba nie byłaby mała.
Na przykład 40 neuronów może być w porządku.
Możemy spróbować to zwiększyć.
Jeśli szkolenie nie trwa zbyt wolno, możesz spróbować to zwiększyć.
Może to poprawi przewidywania, ale zacznijmy od 40, może później to zwiększymy.
W porządku, to wszystko za pierwsze pełne połączenie, a następnie skopiujemy tę pastę, aby uzyskać drugie pełne
połączenie, które jest połączeniem między warstwą ukrytą a warstwą wyjściową.
Tak więc funkcje tutaj stają się cechami poprzedniej warstwy, a mianowicie 40.
Więc tutaj możemy umieścić 40.
To oczywiście liczba neuronów w warstwie.
A nasza przyszłość będzie równa liczbie neuronów wyjściowych, w których nie powinno być żadnej sieci neuronowej.
A ponieważ każdy wyjściowy neuron odpowiada jednej nowej wartości i jednemu Cuvee oraz reakcji
na jedno działanie, podczas gdy liczba neuronów wyjściowych jest tutaj oczywiście
liczbą działań i mamy jedną zmienną do tego, która jest liczbą działań, a zatem tutaj akcje liczby wejściowej i tam gratulujemy.
Znaleźliśmy architekturę naszej sieci neuronowej, nasza sieć neuronowa składa się z trzech warstw splotowych
i jednej ukrytej warstwy.
Wszystko to w jednym dużym CNN i tym CNN wykryje funkcje w grze, aby AI wiedziała, gdzie musi
iść, dokąd musi iść i gdzie musi strzelać.
Więc idziemy na ten krok.
To pierwszy bardzo ważny krok.
Teraz przejdziemy do następnego kroku, który oczywiście ma na celu uzyskanie tej liczby neuronów, której
wciąż brakuje.
Właśnie dlatego mamy tu ostrzeżenie i numery telefonów, ale nie martw się.
Teraz stworzymy funkcję, która zwróci liczbę neuronów w tym ogromnym wektorze, a my umieścimy
tę liczbę w zmiennej, która wywoła liczbę neuronów.
Zróbmy to w następnym samouczku.
To jest nasz kolejny krok.
A do tego czasu ciesz się AI.