Hallo und willkommen zu diesem Python-Tutorial.
Der nächste Schritt ist also, die Neuronen zählen zu lassen, die uns das geben, was wir wollen.
Das ist diese Anzahl von Neuronen in diesem riesigen Vektor, nachdem die Windungen angewendet wurden.
Das sind die einzigen fehlenden Informationen, die wir jetzt benötigen, und wir werden sie mit der Funktion erhalten.
Lassen Sie uns diese Funktion so machen, dass wir sie als Zählungen bezeichnen.
Und diese Kernneuronen ganz einfach.
Und was ist die Anzahl der Neuronen, die als Argumente dienen.
Nun, es wird das Objekt selbst brauchen, aber dann wird es etwas anderes brauchen, da diese Anzahl
von Ausgangsneuronen in der Abflachungsebene tatsächlich nur von einer Sache abhängt.
Es hängt von den Dominationen des ursprünglichen Eingangsbildes ab, die ganz am Anfang des neuronalen
Netzwerks liegen.
Das einzige Argument, das wir jetzt brauchen, ist die Zeit, die das Timing der Eingabebilder erwähnt.
Geben wir diesem Argument also einen Namen, der die Raute und das Eingabebild darstellt.
Und wir nennen es Bild.
Gut.
Und ich kann Ihnen jetzt sagen, dass die tatsächlichen Abmessungen der von Dume kommenden Eingabebilder 80
mal 80 sein werden.
Wir werden die Größe der Originalbilder auf 80 um 80 reduzieren, und dies ist das Format der
Bilder, die in das neuronale Netzwerk eingehen.
Image Image wird also eine 80 80 sein und die entspricht der Tatsache, dass wir
mit Schwarzweißbildern arbeiten.
Das heißt, mit nur einem Kanal wird das Bild mit den insgesamt achtzig und achtzig korreliert.
Gut.
Das ist also das einzige Argument, das wir brauchen.
Und jetzt wollen wir die Neuronen untersuchen.
Wie wirst du das tun?
Zunächst einmal haben wir derzeit kein Eingabebild.
Wir haben kein Doom-Image, das wir importieren können.
Wir werden das später tun.
Das erste, was wir tun müssen, ist ein gefälschtes Bild, aber das hat Introns 80 über 80 erreicht.
Wir werden dieses gefälschte Bild mit falschen Pixeln erstellen, und dies wird uns schließlich
die gewünschte Anzahl geben, da diese Anzahl nur von den Abmessungen und nicht von den Pixeln in den
Bildern abhängt.
So entsteht ein gefälschtes Bild.
Und dann berechnen wir die Anzahl der Neuronen, die wir wollen.
Der Trick, ein gefälschtes Bild zu erstellen, ist also gut, wir nennen es x.
Zunächst einmal und dann haben wir die Fackel Rand verwendet, weil wir
wissen, dass wir in diese Bilder einige zufällige Pixel einfügen werden.
Dann werden wir drinnen eingehen, da Sie die Verdammungen der Bilder sehen können.
Das ist eine 80 80.
Da wir dieses Bild jedoch in das neuronale Netzwerk einfügen, kann das neuronale Netzwerk, wie Sie
sich erinnern, nur Stapel von Eingabezuständen akzeptieren, dh Stapel von Eingabebildern.
Wir werden diese gefälschten Diamanten erstellen, in denen wir diese Run-Funktion direkt ausführen können.
Wir fangen einfach mit demjenigen an, der dem Stapel entsprechen wird,
und können es dann alle 188 aufstellen, die den Dominierungen des Eingabebildes entsprechen.
Und wie Sie verstanden haben, sind diese Nominierungen in diesem Bild als Argument
enthalten, das diese Tabelle repräsentiert.
Also müssen wir nur noch ein Bild hinzufügen.
Aber um die Elemente der Tabelle zu übergeben, weil Sie gerade jetzt wissen, ist Image ein Doppeltes
als Liste von Argumenten einer Funktion.
Wir müssen hier hinzufügen, bevor das Image vorhanden ist, bevor der Apple Store den Store zulässt, die Elemente des Abbilds, das Apple für
ihn erstellt hat, als Liste von Argumenten für die Funktion an Apple zu übergeben.
Und wie Sie sehen, ist genau das, was hier mit dem Laden und dem Diamanten angegeben ist.
Alles in Ordnung, so dass ein Bild aus falschen Pixeln entsteht, das nichts mit den Bildern zu tun hat.
Aber wir werden immer noch in der Lage sein, die endgültige Anzahl
von Neuronen zu erhalten. Jetzt müssen wir uns daran erinnern, dass dieser Eingangsvektor in eine Fackelvariable umgewandelt wird, da dies in das
neuronale Netzwerk eingeht.
Gut.
Dies stellt also nun ein Eingabebild aus zufälligen Pixeln dar, das gerade in ein realisierbares umgewandelt wurde und nun in das
neuronale Netzwerk gelangen wird.
Und genauer gesagt, die Faltungsschichten des neuronalen Netzwerks, da wir nach der Anwendung der
Windungen nur die Anzahl der Neuronen benötigen, gehen wir einfach bis zu den Windungen 3.
Also bis zur dritten Faltungsschicht.
Wir werden hier nicht auf die beiden vollständigen Verbindungen eingehen.
Und das ist, weil die Anzahl der Neuronen, die wir wollen, zwischen Faltung 3 und f liegt. c 1.
Nun, jetzt haben wir ein Eingabebild mit den richtigen Erwähnungen. Nun, es ist Zeit, dieses Bild in das neuronale
Netzwerk zu verbreiten, um die Abflachungsebene zu erreichen. Dann werden wir die Neuronen in der Abflachungsebene bekommen
und wir bekommen nur die Informationen, die wir möchten, sind die Anzahl der Neuronen in
dieser Abflachungsschicht.
Jetzt müssen wir genau das tun, was wir in einer Vorwärtsfunktion tun.
Wir müssen die Signale in das neuronale Netzwerk übertragen, jedoch nur in den Faltungsschichten, bis
wir die Flutungsschicht erreichen.
Also lass uns das tun.
Wir werden x jetzt aktualisieren, x ist das Eingabebild und mit dem zweiten X wird X hier zur
ersten Faltungsschicht.
Nun müssen wir den ersten Schritt in drei Schritten durchführen, indem wir die Dekonvolution auf die
Eingabebilder anwenden.
Der zweite Schritt, in dem wir die gewundenen Bilder mit einem Mix-Beschnitt versehen und Inserts einsetzen, dass wir
die Neuronen in diesen pulierten gewundenen Bildern aktivieren, und das x wird zu dieser ersten Faltung, die sie aus
all diesen Pools zusammengesetztem Energis bilden.
In diesem ersten Schritt wenden Sie die erste Faltungsfaltung auf die Eingabebilder an.
Was wir also tun, ist, dass wir unsere Faltung einnehmen und Lucian eine davon machen, dass wir sie auf unsere Eingabebilder
anwenden, die bisher durch x dargestellt werden.
Das ist also das erste, was zuerst gemacht wurde.
Im zweiten Schritt wenden wir das Spoolen auf unsere verwundenen Bilder an, die durch die Faltung
zurückgegeben werden, wenn X und zwei Höhepunkte ziehen.
Also nehmen wir die Abkürzung als die, und dann verwenden wir die Funktion Max Pool für D.
Das ist das, in das wir ein X-X der Selbstfaltung in die Klammern des max. Pull ziehen, da wir beim
nächsten Pull in die gefalteten Bilder spielen.
Diese nächste Funktion erfordert jedoch zusätzliche Argumente, die zuerst die Kerngröße sind.
Das ist also wieder die Größe des Fensters, das durch Ihre Bilder gleitet, und nimmt das Maximum der
Pixel in jeder Folie.
So werden die Features immer noch erkannt, da die Features mit einem hohen Wert des Pixels in den Arrays
verknüpft sind.
Wie Sie sagen, Intuition Vorträge.
Dieses erste dokumentierte menschliche Eingabeaufforderung ist also diese Kerngröße.
Und wir werden drei nehmen.
Dies ist eine übliche Wahl für die Kerngröße.
Und dann müssen wir die Schritte angeben, die Sie kennen, um wie viele Pixel es in den Bildern gleitet.
Und wir werden zwei Schritte machen.
Das ist wieder eine gewöhnliche Entscheidung.
Also los geht's.
Nun ist der zweite Schritt getan.
Nun zum dritten Schritt, der alle Neuronen in diesem Pool und die gefalteten Bilder aktivieren
soll.
Und diese erste Faltungsschicht und um dies noch einmal zu tun, werden wir auf all dies eine Funktion anwenden.
Also hier und noch einmal, weil wir eine andere Funktion übernehmen werden, die, wie Sie vielleicht
erraten haben, eine Aktivierungsfunktion sein wird, aber welche.
Wie üblich wird die Aktivierungsfunktion korrigiert und vielleicht erinnern Sie sich noch an den Namen
dafür.
Da gehen wir.
Das ist der eine
Und so wenden wir uns wirklich auf unsere gepoolten gefalteten Bilder an.
Gut.
Und das ist es.
Drei Schritte sind erledigt.
Das war sehr schnell.
Denken Sie also daran, dass wir die Art und Weise betrachten müssen, in der wir zuerst die Faltung auf unsere
Eingabebilder anwenden und dann Max auf unsere mit einer Faltung erhaltenen gefalteten Bilder ziehen.
Und dann aktivieren wir die Neuronen in dieser ganzen Poolfaltungsschicht mit der Gleichrichteraktivierungsfunktion, so
perfekt, dass wir unsere erste Faltungsschicht erhalten, auf der ein Höhepunkt gezogen wurde und in der die
Neuronen jetzt aktiviert werden.
Im Grunde ist es also so, dass es die Signale von der ersten Faltungsschicht zur
nächsten weiterleitet.
Apropos nächstes, genau das werden wir jetzt tun.
Wir werden dasselbe tun, wie wir es gerade bei der ersten Faltung auf der
zweiten Faltungsschicht getan haben, um die Signale durch Aktivierung der Neuronen der zweiten Faltungsschicht erneut in das neuronale
Netzwerk zu verbreiten.
Aber bevor wir dies tun, müssen wir diese Faltungsschicht erhalten.
Wir werden also Faltung auf X anwenden, das jetzt die erste Faltungsschicht ist.
Nun, wir werden die Faltung auf 2 x anwenden, um die zweite Faltungsschicht
zu erhalten.
Und dann endlich Sirat aktivieren.
Also lass uns das tun.
Es ist eigentlich sehr einfach, das einfach zu kopieren und unten einzufügen.
Jetzt müssen wir natürlich auch die Faltung durch die Faltung ersetzen.
Und da gehen wir hin.
Das ist eigentlich schon ganz leicht zu sehen.
Mit dieser Linie verbreiten wir nun die Signale von der zweiten Faltung zur nächsten, die dort
die dritte Faltung sein wird.
Und um diese dritte Faltung zu erhalten, muss das erneut angewendet werden.
Also kopiere ich das unten und füge auch Faltung durch Faltung
3 ein.
Wir verbreiten die Signale in den drei Faltungsbriefen in einer Taschenlampe.
Dank dieser tollen Struktur.
Alles klar so perfekt.
Nun haben wir unsere Signale bis zur dritten Faltungsschicht und danach weitergeleitet.
Und wenn wir danach reden, führt uns das, wonach wir suchen.
Was uns interessiert, ist die Abflachung dort.
In Ordnung, jetzt haben wir unsere dritte Faltung, das ist das letzte X hier.
Es ist Zeit, unsere Abflachung auszubauen.
Genau das tun wir also.
Jetzt werden wir alle Pixel dieser dritten Faltungsschicht abflachen, dh wir nehmen
alle Pixel aller Kanäle der dritten Faltungsschicht.
Wir werden sie nacheinander in einen riesigen Vektor setzen.
Und natürlich wird dieser riesige Vektor nichts anderes als die Abflachungsebene und gleichzeitig werden
wir einen Trick anwenden, um die Anzahl der Neuronen in dieser Abflachung dort zu erhalten.
Das ist es, wonach wir suchen.
Das ist die Anzahl der Neuronen, die wir vermissen, und deshalb lasst uns direkt das zurückgeben, was wir
wollen, und in dieser Rückkehr werden wir die dritte Faltungsschicht abflachen und gleich und die Anzahl der Neuronen in
dieser Abflachungsebene erhalten.
Also nehmen wir X. das ist unsere dritte Faltung dort.
Wir werden alle Kanäle der dritten Faltung dorthin nehmen und eine Funktion
verwenden, die die Größenfunktion ist, um alle Pixel aller dieser Kanäle in einem einzigen großen Vektor zu glätten.
Und so kann man den Trick finden, den man im Pite finden kann.
Nun, zuerst nehmen wir die Daten von X, da X eine
spezielle Struktur ist.
Aber zuerst müssen wir hier mit Daten darauf zugreifen, dann müssen wir sehen, was sich darin befindet.
Wir verwenden also diese Ansichtsfunktion und müssen nun auf das zugreifen, wonach wir suchen.
Das gilt sogar für die Argumente 1 und minus 1.
Sie müssen verstehen, was sich in der Struktur befindet.
Aber Sie können einfach verstehen, dass wir auf diese Weise diese Anzahl von Neuronen erhalten
werden. Zum Abschluss müssen wir die Größe in Klammern und Eingaben 1 hinzufügen.
Was wir hier tun, ist im Grunde genommen, wir nehmen alle Pixel aller Kanäle und fügen sie
nacheinander in diesen riesigen Vektor ein, der der Eingang des vollständig verbundenen Netzwerks sein wird.
Das ist im Grunde die Größe.
Und damit bekommen wir so viele neue, die wir suchen.
Also gut, jetzt bekommen wir, was wir wollen.
Und so können wir schließlich die Anzahl der Neuronen durch das ersetzen, was von dieser Funktion zurückgegeben wird, wenn sie
auf das Format der Bilder angewendet wird.
Das ist eine von 80 von 80.
Was wir jetzt tun müssen, ist die Anzahl Neuronen zu ersetzen, indem wir die Funktion der Neuronen zählen nehmen,
die wir auf das Format der Bilder anwenden, das die Gesamtzahl 80 und 80 sein wird.
Und da gehen wir hin.
Und natürlich vergessen wir das Selbst nicht, weil Count Neuron tatsächlich eine Methode des CNN-Tests ist.
Also müssen wir das hinzufügen.
Und jetzt sollte die Warnung verschwinden.
Und da gehen wir hin.
Jetzt ist alles gut.
Wir bekommen die Architektur des neuronalen Netzwerks, ohne dass es an nichts fehlt. Wir haben diese Gegenanzüge, wenn
Sie wissen, dass Sie andere Architekturen ausprobieren möchten und die Anzahl der Neuronen nicht manuell gezählt
werden soll.
Verwenden Sie diese Funktion, indem Sie sie im Format Ihrer Bilder abspielen.
Und das bringt dir direkt das, was du willst.
Das ist die Anzahl der Neuronen in der Flutungsschicht, ohne etwas tun zu müssen.
Und wo die Architektur ist, ist das entscheidend.
Und jetzt sind wir mit dem ersten großen wichtigen Schritt dieses Gehirns fertig, den wir machen, und wir haben einen letzten
Schritt.
Dies ist eine letzte Funktion, die als Main Forward-Funktion erstellt wird.
Wir verbreiten also die Signale vom Beginn des Gehirns, die von den Augen
des Auges stammen, zur Ausgabeschicht, die nach der zweiten Verbindung liegt.
Also machen wir das in den nächsten zwei Toile und bis dahin unsere KI.