Bună ziua și bun venit la această conductă și la Torro acum trebuie să definim cele cinci variabile ale
acestei funcții, care sunt cele trei convoluții și conexiunile temporale.
Deci, să începem cu prima.
Convoluția se aplică convoluțiilor imaginilor de intrare, astfel încât imaginile originale și acum veți vedea cum va deveni
totul atât de simplu pentru a crea această convoluție.
Ei bine, ceea ce trebuie să facem este să creezi un subiect de o anumită clasă și
această clasă să fie luată și apoi și apoi clasele să vină la, pentru că lucrăm cu imagini 2D și acum, după cum puteți vedea, trebuie
să punem mai multe argumente.
Primul este în canale.
Să o punem în canale.
Cel de-al doilea este canalele.
Al treilea este mărimea lui Kerno, iar restul dintre ele sunt delimitarea grupurilor de dilatare și părtinire.
Și avem valori diferite pentru toate acestea.
Deci, nu vom merge decât la ei, vom păstra valorile implicite.
Dar ceea ce este important este aceste trei argumente în canale și canale și mărimea kernel-ului și așa cred eu
cu ce corespund.
Ei bine, pur și simplu, în general, corespund intrărilor de convoluție și toate
canalele corespund rezultatului concluziei.
Deci, ce va fi.
Ei bine, foarte simplu, va fi numărul de canale din imaginile noastre.
Și, de fapt, vom lucra cu imagini alb-negru, deoarece practic nu avem culori pentru a
recunoaște monștrii.
AI este capabil să recunoască monștrii în alb și negru.
Deci nu vedem culorile, dacă le recunoaștem doar după forma lor.
Prin urmare, vom folosi un canal, astfel încât un canal este atunci când aveți imagini alb-negru și
trei canale este atunci când ați sunat imagini.
Și din moment ce lucrăm cu imagini alb-negru în canale, acesta va
fi egal cu cel al canalelor noastre, astfel că canalele noastre vor fi egale cu imaginile pe care doriți să le aveți în convoluția
de acolo, care este rezultatul acestei constituții unu.
Și, practic, acest lucru este egal cu numărul de caracteristici pe care doriți să le introduceți în imaginile originale,
deoarece cine va crea o imagine pe caracteristică pe care dorim să o detectăm, deoarece știți cum funcționează.
Am aplicat un detector de caracteristici pe imaginea de intrare pentru a detecta o caracteristică specifică în imaginea de intrare și, prin
urmare, numărul de imagini de ieșire aici este numărul de caracteristici pe care dorim să le detectăm.
Deci, acum întrebarea este câte caracteristici vrem să detectăm.
Ei bine, o practică obișnuită este să începem cu 32 de detectori de caracteristici și astfel să ne conducă la 32 de procente
de imagini în acest prim strat convoluțional, astfel încât intrarea să fie o imagine alb-negru o imagine reală, iar ieșirea
în prima convoluție este de 32 de imagini prelucrate și prin procesare vreau să spun, desigur, că concluzia
a fost aplicată imaginii de intrare pentru a obține 32 de imagini noi cu caracteristici detectate.
Apoi trebuie să specificăm o dimensiune a kernelului care nu este altceva decât dimensiunile pătratului care
va trece prin imaginea originală.
Și în practica obișnuită folosim fie să cumpărăm două sau trei lățimi trei sau cinci cinci.
Și pentru prima o să folosim un detector de cinci până la cinci caracteristici care este un detector de caracteristici care
va avea cinci până la cinci motoare.
Și apoi vom reduce dimensiunea acestui kernel pentru următoarele straturi convoluționale.
Și vorbind despre asta este exact ceea ce vom face acum.
Vom copia acest lucru pentru a defini cea de-a doua convoluție și, prin urmare, am bazat că aici și acum este foarte amuzant și
foarte ușor este ca un domino.
Canalul de intrare al celui de-al doilea strat convoluțional este canalul de ieșire al primei convoluții
acolo.
Deci, acest număr de ieșire 32 Aici este același număr de intrări 32 de aici.
Și asta pentru că avem 32 de imagini în stratul convoluțional de intrare al celei de-a doua convoluții.
Și astfel, a doua convoluție este aplicată la acest al doilea strat convoluțional pentru a returna un al treilea strat
convoluțional.
Și acum întrebarea este cât de multe imagini noi vrem.
Același lucru care creează 32 de imagini noi 32 este de fapt un număr foarte comun în rețelele neuronale convoluționale dacă vă
uitați la arhitecturile pe care le veți găsi 32 în multe dintre ele.
Și apoi pentru dimensiunea kernelului Ei bine, trebuie să reducem dimensiunea kernelului care este dimensiunile detectorului nostru
de caracteristici.
Și acum vom merge de la cinci la patru sau chiar trei și apoi vom merge și mai mici.
Așa că a doua noastră convoluție este gata.
Este necesar ca intrările 32 să proceseze imagini.
Fiecare dintr-o primă caracteristică a imaginii originale de intrare și creează 32 de imagini noi.
Datorită dimensiunilor reduse ale detectorului caracteristic.
Și acum, să o împingem chiar mai mult.
Deci, am copiat acest lucru și am lipit-o aici pentru a crea o a treia convoluție pentru a detecta unele caracteristici.
Și așa că acum sunt aceleași canale de intrare.
Iată numărul de imagini de intrare din partea stângă a conexiunii deconvoluție și numărul de imagini precese
care au mers în partea dreaptă a conexiunilor de convoluție anterioare.
Asta e 32.
Prin urmare, ne pare rău să auzim.
Este perfect.
Și acum întrebarea este din nou câte imagini noi vrem să detectăm.
Vom lua acum 64 de imagini și, prin urmare, 64 de ieșiri.
Și, desigur, acum avem o mărime a nucleului mai mic și vom lua două.
Și așa este o arhitectură foarte clasică a unei convoluții acolo și este foarte eficient să ai un
nivel ridicat de detectare a caracteristicilor în interiorul imaginilor.
Bine, și acum, că avem cele trei convoluții ale noastre, sunt cele trei conexiuni ale convoluției noastre
aici.
Ei bine, acum e timpul sa ne facem conexiunile dentare pe care le reamintesc ca vom lua acest
vector imens pe care il obtinem dupa ce am aplecat toate imaginile de 64 de ori 32 ori 32 din toate aceste convolutii,
asa ca am aplatizat toti pixelii acestor imagini si putem un vector imens care va deveni intrarea
unei noi rețele neuronale complet conectate.
Și atunci trebuie să facem aceste conexiuni între primul vector uriaș și un strat ascuns
și apoi o a doua conexiune completă între stratul ascuns și ieșirea din neuroni de
ieșire.
Fiecare dintre ele corespunde unei valori cub a acțiunilor posibile.
Deci, hai să facem aceste două conexiuni.
Știi cum să faci asta.
Exact asta am făcut pentru autoturismul.
Deci, să facem asta din nou.
Ei bine, mai întâi luăm Maggio, apoi luăm clasa Lynnie pentru că din nou conexiunea pe care o creează este
un obiect al clasei conducătoare.
Și apoi în paranteză.
Ei bine, este același pentru a pune funcțiile de intrare care este numărul acestora, apoi caracteristicile de ieșire.
Și astfel, caracteristicile de intrare pentru prima conexiune completă ce va fi.
Ei bine, va fi egal cu numărul de pixeli care există în această schimbare de vector imens după aplatizarea
tuturor imaginilor de proces după cele trei convoluții.
Și ce înseamnă acest număr.
Ei bine, de fapt, există un truc aici.
Acest număr este de fapt greu de obținut.
De fapt, trebuie să facem o funcție pentru a calcula acest număr.
Nu avem o variabilă care să ne primească acest număr.
Trebuie să o calculam și, prin urmare, ce vom face acum.
Și acum este foarte important să înțelegeți mentalitatea de programare pe care trebuie să o avem și să încercăm să vă
aducem la dispoziție mentalitatea pe care trebuie să o gândiți acum să o faceți pentru a depăși acest obstacol pentru că prima
dată când ați putea spune că nu am au acest număr de neuroni în vectorul Flaten.
Ce ar trebuii să fac.
Sunt blocat aici.
Ei bine, nu pentru că ceea ce puteți face acum este pur și simplu introduceți orice nume aici, care va reprezenta numărul de neuroni
atât de neobișnuit încât numărul neuronilor numărul de neuroni și apoi vom face pur și simplu o funcție
care va reveni și acest număr de neuroni variabile.
Acest număr de pixeli pe care îl căutăm.
Deci, putem face în totalitate faptul că putem pune în totalitate această foarte vocal, desigur, va primi un
avertisment pentru că nu există încă, dar îl vom crea ulterior cu o funcție.
Și suntem în totalitate permiși să facem asta chiar dacă funcția vine ulterior.
Aceasta este o gândire tipică de programare pe care trebuie să o aveți atunci când obțineți un astfel de obstacol.
Ei bine, puteți face o funcție pentru a obține ceea ce vă lipsesc.
Bine și apoi trăsăturile noastre și viitorul nostru.
Acesta este numărul de neuroni dintr-un strat ascuns și că de data asta depinde de dvs.
Asta depinde de arhitectura noii rețele pe care doriți să o creați.
Și un număr bun nu ar fi un număr mic.
De exemplu, 40 de neuroni ar putea fi bine.
Putem încerca să creștem asta.
Dacă antrenamentul nu este prea lent, puteți încerca să măriți.
Poate că asta va îmbunătăți previziunile, dar să începem cu 40 poate că vom crește apoi după aceea.
Bine, asta este pentru prima conexiune completă, apoi vom copia această pastă aici pentru a doua conexiune completă,
care este legătura dintre stratul ascuns și stratul de ieșire.
Și astfel, trăsăturile de aici devin trăsăturile exterioare ale stratului anterior, și anume 40.
Deci aici putem pune 40.
Acesta este, desigur, numărul de neuroni dintr-un strat.
Și viitorul nostru va fi egal cu numărul de neuroni de ieșire nu ar trebui să existe rețea neurală.
Și deoarece fiecare neuron de ieșire corespunde unei noi valori și unui Cuvee și răspuns la
o acțiune în timp ce numărul de neuroni de ieșire aici este,
desigur, numărul de acțiuni și avem o variabilă pentru aceasta, care este acțiuni de număr și, prin urmare, acolo mergem să-i felicităm.
Am gasit arhitectura retelei neuronale, reteaua noastra neuronala este compusa din trei straturi convolutie
si un strat ascuns.
Toate acestea într-un CNN mare și acest CNN va detecta caracteristici în joc, astfel încât AI va ști unde trebuie să
facă unde trebuie să meargă și unde trebuie să tragă.
Atunci mergem pentru acest pas.
Acesta este un prim pas foarte important făcut.
Acum vom trece la pasul următor, care este, desigur, pentru a obține acest număr de neuroni care
încă lipsește.
De asta avem avertismentul aici și neuronii numărului de telefon, dar nu avem grijă.
Acum vom face o funcție care va returna numărul de neuroni în acest vector uriaș și vom pune
acel număr într-o variabilă care va numi un număr de neuroni.
Deci, să facem acest lucru în următorul tutorial.
Acesta este pasul nostru următor.
Și până atunci să vă bucurați de AI.