Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Jadi sekarang langkah selanjutnya adalah membuat fungsi neuron hitungan yang akan memberikan apa yang kita inginkan.
Itulah jumlah neuron dalam vektor besar ini setelah konvolusi diterapkan.
Itulah satu-satunya informasi yang hilang yang kami butuhkan saat ini dan kami akan mendapatkannya dengan fungsinya.
Jadi mari kita buat fungsi ini yang kita sebut sebagai hitungan.
Dan neuron-neuron inti itu sangat sederhana.
Dan apa fungsi hitungan neuron ini akan mengambil sebagai argumen.
Yah itu akan mengambil objek sendiri tetapi kemudian akan mengambil sesuatu yang lain karena jumlah
neuron output di lapisan rata sebenarnya hanya tergantung pada satu hal.
Itu tergantung pada dominasi gambar input asli yang masuk di awal jaringan
saraf.
Dan satu-satunya argumen yang kita butuhkan saat ini sebenarnya waktu menyebutkan waktu gambar input.
Oleh karena itu mari kita beri nama untuk argumen ini yang mewakili berlian dan gambar input.
Dan kita akan menyebutnya gambar.
Baiklah.
Dan saya dapat memberitahu Anda sekarang bahwa dimensi sebenarnya dari gambar input yang berasal dari Dume akan
menjadi 80 kali 80.
Kita akan mengurangi ukuran gambar asli menjadi 80 dengan 80 dan itu akan menjadi format
gambar yang masuk ke jaringan saraf.
Jadi Gambar mereka sebenarnya akan menjadi satu 80 80 dan yang sesuai dengan kenyataan bahwa kami bekerja dengan
gambar hitam dan putih.
Itu hanya dengan satu saluran sehingga gambar mereka akan dikorelasikan dengan total satu delapan puluh dan 80.
Baiklah.
Jadi itulah satu-satunya argumen yang kita butuhkan.
Dan sekarang mari kita memindai neuron.
Jadi bagaimana Anda akan melakukannya.
Yah pertama-tama kita sebenarnya tidak memiliki gambar input apa pun sekarang.
Kami tidak memiliki gambar malapetaka yang dapat kami impor.
Kami akan melakukannya nanti.
Jadi hal pertama yang harus kita lakukan adalah membuat gambar palsu tapi itu sudah dilakukan intron 80 lebih dari 80.
Kita akan membuat gambar palsu dengan piksel palsu dan yang akhirnya akan memberi kita
jumlah yang kita inginkan karena angka itu hanya tergantung pada dimensi dan bukan pada piksel yang ada di
dalam gambar.
Jadi ini hanya membuat gambar palsu untuk memulai.
Dan kemudian kita akan menghitung jumlah neuron yang kita inginkan.
Jadi trik untuk membuat gambar palsu adalah baik kita akan menyebutnya x.
Pertama-tama dan kemudian kami akan menggunakan obor Rand itu karena Anda tahu kami akan menempatkan beberapa piksel
acak dalam gambar ini yang kami gunakan fungsi acak ini dari torche yang merupakan fungsi rand.
Kemudian di dalam kita akan input karena Anda dapat melihat kutukan gambar.
Itu adalah satu 80 80.
Tetapi karena kita akan menempatkan gambar ini ke dalam jaringan saraf dan seperti yang Anda ingat, jaringan saraf
hanya dapat menerima kumpulan status masukan yang ada di sini kumpulan gambar input.
Kita akan membuat berlian palsu di mana kita bisa langsung menjalankan fungsi ini.
Kami sebenarnya baru saja memulai dengan yang akan sesuai dengan
batch dan kemudian kita bisa memasukan semuanya sesuai dengan dominasi gambar input.
Dan seperti yang Anda pahami, nominasi-nominasi ini terkandung dalam gambar ini, argumen mereka yang
mewakili tabel 1 80 80.
Jadi kita hanya perlu menambahkan gambarnya.
Tetapi untuk melewati elemen-elemen tabel karena Anda tahu sekarang Gambar mereka adalah ganda sebagai
daftar argumen dari suatu fungsi.
Kita perlu menambahkan di sini sebelum gambar mereka ada sebelum Apple menyimpan toko akan memungkinkan untuk melewati elemen
yang dicitrakan padanya ke Apple sebagai daftar argumen untuk fungsi.
Dan seperti yang Anda lihat, itulah yang ditentukan di sini dengan toko dan berliannya.
Baiklah, itu akan membuat gambar piksel palsu yang tidak ada hubungannya dengan gambar.
Tetapi sekali lagi kita masih bisa mendapatkan jumlah neuron terakhir
dan sekarang hal terakhir yang perlu kita ingat adalah mengubah vektor input ini menjadi variabel obor karena ini akan masuk
ke jaringan saraf.
Baiklah.
Jadi ini sekarang merupakan gambar input piksel acak yang baru saja dikonversi menjadi layak dan yang sekarang akan
masuk ke jaringan saraf.
Dan lebih khusus lagi lapisan konvolusional dari jaringan saraf karena karena kita
hanya perlu jumlah neuron setelah konvolusi diterapkan, kita akan naik ke konvolusi 3.
Jadi sampai ke lapisan konvolusional ketiga.
Dan kita tidak akan masuk ke dua koneksi penuh di sini.
Dan itu karena jumlah neuron yang kita inginkan adalah antara konvolusi 3 dan f. c 1.
Baiklah jadi sekarang kita memiliki satu input gambar dengan menyebutkan benar Nah saatnya untuk menyebarkan gambar ini
ke jaringan saraf untuk mencapai lapisan perataan maka kita akan mendapatkan neuron di lapisan rata dan
kita hanya akan mendapatkan informasi yang kami inginkan adalah jumlah neuron dalam lapisan yang
rata ini.
Jadi sekarang yang harus kita lakukan adalah apa yang kita lakukan di fungsi maju.
Kita perlu menyebarkan sinyal ke jaringan saraf tetapi hanya di lapisan convolutional sampai kita
mencapai lapisan flooding.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kita akan memperbarui x sekarang x adalah gambar input dan dengan X kedua di sini X akan menjadi
lapisan convolutional pertama.
Dan sekarang yang harus kita lakukan adalah proses tiga langkah langkah pertama kita menerapkan dekonvolusi ke
gambar input.
Kemudian langkah kedua kita menerapkan pemangkasan campuran ke gambar berbelit-belit dan memasukkan
bahwa kita mengaktifkan neuron dalam gambar berbelit-belit berdenyut ini dan x akan menjadi
konvolusional pertama ini.
Jadi mari kita lakukan langkah pertama ini menerapkan konvolusi konvolusi pertama ke gambar input.
Jadi apa yang kita lakukan adalah mengambil konvolusi satu diri dengan obrolan Lucian yang kita lanjutkan, kita terapkan pada gambar input
kami yang sejauh ini diwakili oleh x.
Jadi itulah yang pertama yang dilakukan sekarang.
Langkah kedua kita akan menerapkan spooling ke gambar berbelit-belit kami dikembalikan oleh konvolusi ketika X dan dua klimaks
menarik Yah kita akan mengambil fungsi dari modul fungsional.
Jadi kita mengambil jalan pintas dari itu dan kemudian kita akan menggunakan fungsi Max pool ke D.
Itulah yang kami letakkan konvolusi diri satu X dalam tanda kurung dari tarikan maks ke karena kami memainkan tarikan
berikutnya ke dalam gambar yang berbelit-belit.
Tetapi fungsi selanjutnya ini membutuhkan argumen tambahan yang mana pertama-tama adalah ukuran kernel.
Jadi sekali lagi itu ukuran jendela yang menggeser gambar Anda dan itu akan mengambil maksimum piksel
di setiap slide.
Sehingga masih akan mendeteksi fitur-fitur tersebut karena fitur-fitur tersebut terkait dengan nilai piksel yang tinggi
dalam array.
Seperti yang Anda katakan kuliah intuisi.
Jadi input manusia yang pertama kali didokumentasikan untuk input adalah ukuran kernel ini.
Dan kita akan mengambil tiga.
Itu pilihan umum untuk ukuran kernel.
Dan kemudian kita perlu meletakkan langkah yang Anda tahu dengan berapa banyak piksel yang akan meluncur dalam gambar.
Dan kita akan mengambil langkah dua.
Sekali lagi itu adalah pilihan umum.
Jadi begitulah.
Sekarang langkah kedua selesai.
Dan sekarang mari kita lanjutkan ke langkah ketiga yaitu untuk mengaktifkan semua neuron di kolam ini dan gambar yang
berbelit-belit.
Dan ini lapisan konvolusi pertama dan untuk melakukan ini lagi kita akan menerapkan fungsi untuk semua ini.
Jadi di sini dan mengambil lagi karena kita akan mengambil fungsi lain yang seperti yang Anda
duga akan menjadi fungsi aktivasi tetapi yang mana.
Seperti biasa itu akan diperbaiki fungsi aktivasi dan mungkin Anda ingat nama untuk yang
sebenarnya.
Itu dia.
Jadi kami benar-benar menerapkan gambar berbelit-belit yang dikumpulkan ini.
Baiklah.
Dan itu saja.
Tiga langkah dilakukan.
Itu sangat cepat.
Jadi ingat cara kita harus melihat ini, pertama kita menerapkan konvolusi ke gambar input kita, lalu
kita menerapkan Max menarik ke gambar berbelit-belit yang diperoleh dengan konvolusi.
Dan kemudian kita mengaktifkan neuron dalam semua lapisan konvolusional ini dengan fungsi aktivasi
penyearah yang begitu sempurna, kita mendapatkan lapisan konvolusional pertama kita yang menarik klimaks dan di mana
neuron sekarang diaktifkan.
Dan pada dasarnya yang dilakukannya adalah menyebarkan sinyal dari lapisan konvolusional pertama ke
yang berikutnya.
Dan berbicara tentang yang berikutnya itulah yang akan kita tangani saat ini.
Kita akan melakukan hal yang sama seperti yang baru saja kita lakukan pada konvolusional pertama
di sana ke lapisan konvolusional kedua untuk menyebarkan kembali sinyal lebih jauh ke dalam jaringan saraf dengan mengaktifkan neuron
pada lapisan konvolusional kedua.
Tetapi sebelum melakukan ini kita perlu mendapatkan lapisan konvolusional ini.
Jadi kita akan menerapkan konvolusi ke X yang sekarang merupakan lapisan konvolusional pertama.
Yah kita akan menerapkan konvolusi ke 2 x untuk mendapatkan lapisan konvolusional kedua setelah itu akan
Max menariknya.
Dan akhirnya mengaktifkan Sirat.
Jadi mari kita lakukan ini.
Sebenarnya sangat mudah kita hanya menyalinnya dan menempelkannya di bawah.
Sekarang tentu saja kita perlu mengganti konvolusi satu dengan konvolusi juga.
Dan kita mulai.
Itu sebenarnya sudah siap dilihat dengan sangat mudah.
Dan sekarang dengan garis ini kita menyebarkan sinyal dari konvolusional kedua di sana ke yang berikutnya yang
akan menjadi konvolusional ketiga di sana.
Dan untuk mendapatkan konvolusional ketiga ini perlu menerapkannya lagi.
Jadi saya menyalin ini paste di bawah ini dan mengganti konvolusi juga dengan konvolusi 3 dan itu dilakukan
bukan begitu praktis.
Kami menyebarkan sinyal dalam tiga huruf konvolusional dalam senter.
Berkat struktur yang luar biasa ini.
Baiklah, begitu sempurna.
Sekarang sinyal kami disebarkan ke lapisan konvolusional ketiga dan sesudahnya.
Dan berbicara tentang setelah itu menuntun kita ke apa yang kita cari.
Yang kami minati adalah perataan di sana.
Baiklah sekarang kita memiliki konvolusional ketiga di sana, itulah X terakhir di sini.
Sudah waktunya untuk mengeluarkan kita.
Dan itulah yang akan kita lakukan.
Sekarang kita akan meratakan semua piksel dari lapisan konvolusional ketiga ini yaitu kita akan
mengambil semua piksel semua saluran dari lapisan konvolusional ketiga.
Kita akan menempatkan mereka satu per satu dalam vektor besar.
Dan tentu saja vektor besar ini akan menjadi tidak lain dari lapisan perataan dan pada
saat yang sama kita akan menggunakan trik untuk mendapatkan jumlah neuron dalam perataan ini di sana.
Itu yang kami cari.
Itu adalah jumlah neuron yang hilang dan oleh karena itu mari kita langsung mengembalikan apa yang kita inginkan
dan dalam pengembalian ini kita akan meratakan lapisan konvolusional ketiga dan mendapatkan yang sama dan jumlah neuron dalam lapisan
yang mendatar ini.
Jadi kita akan mengambil X. yang convolutional ketiga kami di sana.
Kita akan mengambil semua saluran konvolusional ketiga di sana dan kita akan
menggunakan fungsi yang merupakan fungsi ukuran untuk meratakan semua piksel semua saluran dalam satu vektor besar yang sama.
Dan trik yang Anda dapat menemukannya di layang-layang menonton jerih payah.
Yah pertama-tama kita ambil data X karena X adalah struktur khusus lho Voivode obor Jadi dia punya
struktur yang cukup kompleks.
Tetapi pertama-tama kita perlu mengaksesnya dengan data di sini kemudian kita perlu melihat apa yang ada di dalamnya.
Jadi kita menggunakan fungsi view ini dan sekarang kita perlu mengakses apa yang kita
cari dan itu bahkan dengan argumen 1 dan minus 1.
Anda harus memahami apa yang ada di dalam struktur.
Tapi Anda bisa mengerti bahwa ini adalah bagaimana kita akan mendapatkan jumlah neuron ini dan
kemudian untuk menyelesaikan kita perlu menambahkan ukuran dalam tanda kurung dan input dalam 1.
Jadi pada dasarnya apa yang kami lakukan di sini adalah apa yang kami lakukan adalah mengambil semua piksel dari semua saluran
dan kami menempatkannya satu demi satu dalam vektor besar ini yang akan menjadi input dari jaringan yang sepenuhnya terhubung.
Itu pada dasarnya apa ukurannya.
Dan dengan ini kita bisa mendapatkan jumlah yang baru yang kita cari.
Baiklah sekarang kita mendapatkan apa yang kita inginkan.
Dan akhirnya kita dapat mengganti neuron angka di sini dengan apa yang dikembalikan oleh fungsi ini
ketika diterapkan pada format gambar.
Itu satu per 80 oleh 80.
Jadi yang harus kita lakukan sekarang adalah mengganti neuron bilangan dengan mengambil fungsi neuron
hitung yang kita terapkan pada format gambar yang totalnya 80 dan 80.
Dan kita mulai.
Dan tentu saja kita tidak lupa diri karena Count neuron sebenarnya adalah metode tes CNN.
Jadi kita perlu menambahkan.
Dan sekarang peringatan itu seharusnya hilang.
Dan kita mulai.
Sekarang semuanya baik-baik saja.
Kami mendapatkan arsitektur jaringan saraf dengan tidak ada yang hilang dan kami memiliki fungsi balasan ini jika
Anda tahu Anda ingin mencoba beberapa arsitektur lain dan Anda tidak ingin menghitung jumlah neuron
secara manual.
Anda cukup menggunakan fungsi ini, Anda memainkannya dengan format gambar Anda.
Dan ini akan memberi Anda langsung apa yang Anda inginkan.
Itu adalah jumlah neuron di lapisan flooding tanpa harus melakukan apa pun.
Dan di mana pun arsitekturnya itu penting.
Dan sekarang kita sudah selesai dengan langkah penting pertama dari otak yang kita buat ini dan kita punya satu langkah
terakhir.
Itu adalah satu fungsi terakhir yang akan menjadi fungsi maju utama.
Jadi kita akan menyebarkan sinyal dari awal otak yang dari
mata ke lapisan output yang setelah koneksi kedua.
Jadi kita akan melakukan itu dalam dua toile berikutnya dan sampai saat itu AI kita.