Bună ziua și bun venit la acest tutorial Python.
Deci, acum, următorul pas este acela de a face ca funcția de neuroni să numere ceea ce ne va da ceea ce vrem.
Acesta este numărul de neuroni din acest vector uriaș după aplicarea convoluțiilor.
Aceasta este singura informație lipsă de care avem nevoie acum și o vom obține cu funcția.
Deci, să facem această funcție pe care o vom numi contează.
Și acei neuroni de bază foarte simplu.
Și ce este această funcție neuronilor contează va lua ca argumente.
Ei bine, este de gând să ia obiectul de sine, dar apoi va lua altceva, deoarece acest număr de neuroni
de ieșire în stratul de aplatizare, de fapt depinde doar de un singur lucru.
Depinde de dominările imaginii originale de intrare care se află la începutul
rețelei neuronale.
Și astfel, singurul argument de care avem nevoie chiar acum este momentul în care se menționează calendarul imaginilor de intrare.
De aceea, să dăm un nume acestui argument care reprezintă diamantul și imaginea de intrare.
Și o vom numi imaginea.
In regula.
Și vă pot spune chiar acum că dimensiunile reale ale imaginilor de intrare de la Dume vor
fi 80 la 80.
Vom reduce dimensiunea imaginilor originale la 80 la 80 și asta va fi formatul
imaginilor care intră în rețeaua neurală.
Deci imaginea de fapt va fi una 80 80 și una corespunde faptului că lucrăm
cu imagini alb-negru.
Acesta este un singur canal, astfel încât imaginea va fi corelată cu totalul celor optzeci și 80.
In regula.
Deci, acesta este singurul argument de care avem nevoie.
Și acum să scanăm neuronii.
Și cum o să faci asta?
În primul rând, de fapt, nu avem nici o imagine de intrare chiar acum.
Nu avem nicio imagine care să putem importa.
O să facem asta mai târziu.
Deci, primul lucru pe care trebuie să-l facem este să creezi o imagine falsă, dar asta a făcut introni 80 peste 80.
Vom crea acea imagine falsă cu pixeli falsi și asta ne va da în cele
din urmă numărul dorit, deoarece acest număr depinde numai de dimensiuni și nu de pixelii care se află în
interiorul imaginilor.
Deci, acest lucru creează doar o imagine falsă pentru a începe.
Apoi vom calcula numărul de neuroni pe care îi dorim.
Deci, trucul pentru a crea o imagine falsă este bine că o vom numi x.
Mai întâi de toate și apoi urma să folosim torța pe care Rand o știe că vom pune niște pixeli
aleatorii în aceste imagini pe care le folosim aceste funcții aleatoare de la torche, care este funcția rand.
Apoi, înăuntru vom intra, așa cum puteți vedea defăimările imaginilor.
Acesta este un 80 80.
Dar, din moment ce vom pune această imagine în rețeaua neuronală și după cum vă amintiți, rețeaua neurală poate
accepta doar loturi de stări de intrare care sunt loturi de imagini de intrare.
Vom crea acele diamante false în care putem face direct această funcție.
De fapt, începem doar cu cel care va corespunde lotului și
apoi îl putem pune doar pe cele care corespund dominării imaginii de intrare.
Și cum ați înțeles aceste nominalizări sunt cuprinse în această imagine argumentul care
reprezintă tabelul 1 80 80.
Așa că trebuie doar să le adăugăm imaginea.
Dar pentru a trece elementele tabelului deoarece știți chiar acum Imaginea este un dublu ca
o listă a argumentelor unei funcții.
Trebuie să adăugăm aici înainte de a le imagina că există înainte ca Apple să stocheze magazinul va permite să treacă elementele
imaginii pe care l-au înregistrat Apple ca o listă de argumente pentru funcția.
Și după cum puteți vedea exact ceea ce este specificat aici cu magazinul și cu diamantul.
În regulă, pentru a crea o imagine a pixelilor falsi care nu vor avea nimic de-a face cu imaginile.
Dar, din nou, vom reuși să obținem numărul final de neuroni și
acum ultimul lucru pe care trebuie să-l amintim este să convertiți acest vector de intrare într-o variabilă a torței, deoarece aceasta va merge
în rețeaua neuronală.
In regula.
Deci, aceasta reprezintă acum o imagine de intrare a pixelilor aleatorii, care tocmai a fost transformată într-o soluție viabilă și care va
intra acum în rețeaua neuronală.
Și mai precis straturile convoluționale ale rețelei neuronale, deoarece deoarece avem nevoie
doar de numărul de neuroni după aplicarea convoluțiilor, vom merge doar la convoluții 3.
Deci până la al treilea strat convoluțional.
Și nu vom intra în cele două conexiuni complete aici.
Și asta pentru că numărul de neuroni pe care îl dorim este între convoluția 3 și f. c 1.
În regulă, acum că avem o imagine de intrare cu mențiunea corectă Este momentul să propagăm această imagine în
rețeaua neuronală pentru a ajunge la stratul de aplatizare, apoi vom obține neuronii în stratul aplatizat și
vom obține doar informațiile pe care le dorim este numărul de neuroni din acest strat
de aplatizare.
Deci, acum trebuie să facem exact ceea ce facem într-o funcțiune înainte.
Trebuie să propagăm semnalele în rețeaua neurală, dar numai în straturile convoluționale până când ajungem
la stratul de inundare.
Deci, să facem asta.
Vom actualiza x acum x este imaginea de intrare iar cu al doilea X ​​aici X va deveni
primul strat convoluțional.
Și acum ceea ce trebuie să facem este procesul cu cele trei etape, primul pas în care aplicăm deconvoluția imaginilor
de intrare.
Apoi, al doilea pas în care aplicăm tăierea mișcării pe imaginile și inserțiile convoluate pe care
le activam neuronii în imaginile înfundate și x va deveni prima convoluție, ele fiind compuse din
toate aceste bazine convoluționate Energis.
Deci, să facem acest prim pas să aplicăm prima convoluție convoluție imaginilor de intrare.
Deci, ceea ce facem este să ne luăm convoluția un sine în care convo Lucian o mergem să o aplicăm imaginilor noastre de
intrare care până acum sunt reprezentate de x.
Deci asta este primul care a făcut mai întâi asta.
În al doilea rând, vom aplica spooling imaginilor noastre convolute întoarse prin convoluție când X și două puncte culminante tragând
Ei bine, vom lua o funcție din modulul funcțional.
Așa că luăm scurtăturile și apoi vom folosi funcția Max pool pentru D.
Asta este cea pe care o punem în singură convoluție cu o X în paranteza tragerii max până la faptul
că jucăm următorul tras în imaginile convolute.
Dar această funcție urmărește argumente suplimentare care sunt mai întâi dimensiunea kernel-ului.
Din nou, aceasta este dimensiunea ferestrei alunecând prin imaginile dvs. și care va lua maximum de
pixeli în fiecare diapozitiv.
Deci, aceasta va detecta în continuare caracteristicile, deoarece caracteristicile sunt asociate unei valori ridicate a pixelului
din matrice.
După cum spui prelegerile de intuiție.
Deci, această primă nevoie umană documentată trebuie să introducă această dimensiune a kernel-ului.
Și vom lua trei.
Aceasta este o alegere comună pentru dimensiunea kernelului.
Și apoi trebuie să punem pasul pe care-l cunoașteți cu câte pixeli va aluneca în imagini.
Și vom face un pas de doi.
Din nou, aceasta este o alegere comună.
Așa că mergem.
Acum se face al doilea pas.
Acum, hai să trecem la cel de-al treilea pas, care este de a activa toți neuronii din acest bazin și
imagini înfundate.
Și acest prim strat de convoluție și pentru a face acest lucru din nou, vom aplica o funcție pentru toate acestea.
Și deci luați-o din nou pentru că vom lua o altă funcție care după cum probabil ați ghicit va
fi o funcție de activare, dar care dintre ele.
Ca de obicei, va fi rectificată funcția de activare și poate vă amintiți numele pentru că este
într-adevăr.
Vom merge acolo.
Asta e una.
Și astfel ne-am aplicat cu adevărat imaginilor noastre îngroșate care sunt toate acestea.
In regula.
Si asta e.
Trei pași făcuți.
A fost foarte rapid.
Deci, amintiți-vă modul în care trebuie să ne uităm la acest lucru este mai întâi că vom aplica convoluția imaginilor noastre
de intrare, apoi vom aplica Max tragere la imaginile noastre convoluted obținute cu o convoluție.
Și apoi activăm neuronii în tot stratul de bazin convoluțional cu funcția de activare a
redresorului atât de perfectă încât primim primul nostru strat convoluțional pe care era un punct culminant și în care
neuronii sunt acum activi.
Și așa, practic, ceea ce face este că el propagă semnalele de la primul strat convoluțional la
cel următor.
Și vorbind despre următorul lucru exact despre care vom avea grijă acum.
O să facem același lucru ca și pe primul convoluție de la cel de-al
doilea strat convoluțional, pentru a propaga din nou semnalele în rețeaua neuronală prin activarea neuronilor celui de-al
doilea strat convoluțional.
Dar înainte de a face acest lucru trebuie să obținem acest strat convoluțional.
Și așa vom aplica convoluția lui X, care este acum primul strat convoluțional.
Ei bine, vom aplica convoluția la 2 x pentru a obține cel de-al doilea strat convoluțional, după care Max
îl va trage.
Și apoi, activând Sirat.
Deci, să facem asta.
De fapt, este foarte ușor să copiem și să lipim mai jos.
Acum, desigur, trebuie să înlocuim și convoluția prin convoluție.
Și acolo mergem.
Asta este de fapt gata să vezi foarte ușor.
Și acum, cu această linie, propagăm semnalele de la cea de-a doua convoluție la următoarea, care va
fi a treia convoluție acolo.
Și pentru a obține această a treia voință convoluțională va trebui să o aplici din nou.
Deci, am copiat această lipire care mai jos și înlocuind convoluția prea de convoluție 3 și asta a făcut nu este
atât de practic.
Am propagat semnalele din cele trei litere convoluționale într-o lanternă.
Datorită acestei structuri minunate.
În regulă, atât de perfectă.
Acum avem semnalele noastre propagate până la al treilea strat convoluțional și după.
Și vorbind după aceea ne conduce la ceea ce căutăm.
Ceea ce ne interesează este aplatizarea acolo.
În regulă, acum că avem al treilea convoluțional acolo, este ultimul X aici.
E timpul să ne lămurim.
Și așa este exact ceea ce vom face.
Acum o să loviți toți pixelii celui de-al treilea strat convoluțional, și anume că vom
lua toți pixelii tuturor canalelor celui de-al treilea strat convoluțional.
Le vom pune unul după altul într-un vector imens.
Și, desigur, acest vector imens nu va fi altceva decât stratul de aplatizare și, în
același timp, vom folosi un truc pentru a obține numărul de neuroni în acest aplatizare acolo.
Aceasta este ceea ce căutăm.
Acesta este numărul de neuroni pe care îi lipsește și, prin urmare, să revenim în mod direct ceea ce dorim și
în această întoarcere vom ajunge să alunecăm cel de-al treilea strat convoluțional și să ajungem la același număr și numărul de neuroni
din acest strat aplatizat.
Așa că o să luăm X. care este a treia convoluție acolo.
Vom lua toate canalele celei de-a treia convoluții acolo și vom folosi
o funcție care este funcția de mărime pentru a aplatiza toți pixelii tuturor acestor canale într-un singur vector imens.
Iar trucul îl găsiți în pâine ce privește munca.
Ei bine, mai întâi vom lua datele lui X, deoarece X este o structură specială pe care o cunoașteți că este o torță Voievodă
Deci are o structură destul de complexă.
Dar mai întâi trebuie să-l accesăm cu date aici, atunci trebuie să vedem ce se află în ea.
Deci, folosim această funcție de vizualizare și acum trebuie să accesăm ceea ce căutăm
și asta chiar cu argumentele 1 și minus 1.
Trebuie să înțelegi ce se află în interiorul structurii.
Dar poti sa intelegi ca asa vom obtine acest numar de neuroni si
apoi sa terminam trebuie sa adaugam marimea in paranteza si intrarile 1.
Deci, practic ceea ce facem aici, ceea ce facem este să luăm toți pixelii tuturor canalelor și
le punem una după alta în acest vector imens, care va fi intrarea rețelei conectate complet.
Aceasta este în esență ceea ce are dimensiunea.
Și cu asta putem obține acest număr de noi pe care îl căutăm.
Bine, acum avem ce vrem.
Și astfel, în final, putem înlocui neuronii de număr aici prin ceea ce este returnat de această funcție
atunci când este aplicat formatul imaginilor.
Acesta este unul de 80 la 80.
Deci, ceea ce trebuie să facem acum este înlocuirea neuronilor prin preluarea funcției neuronilor pe
care le aplicăm la formatul imaginilor, care vor fi total 80 și 80.
Și acolo mergem.
Și bineînțeles că nu uităm de sine, deoarece contele neuron este de fapt o metodă a testului CNN.
Așa că trebuie să adăugăm.
Și acum avertismentul ar trebui să dispară.
Și acolo mergem.
Acum totul este bun.
Atragem arhitectura rețelei neuronale fără să lipsească nimic și avem această funcție de contraste, în cazul în
care știi că vrei să încerci alte arhitecturi și nu vrei să numeri manual numărul
de neuroni.
Utilizați doar această funcție pe care o redați la formatul imaginilor.
Și asta vă va aduce direct ceea ce doriți.
Acesta este numărul de neuroni din stratul inundabil fără a trebui să facă nimic.
Și oriunde arhitectura este critică.
Și acum am terminat cu primul mare pas important al acestui creier pe care îl facem și avem un ultim
pas.
Aceasta este o ultimă funcție care trebuie făcută care va fi principala funcție de transmitere.
Deci, vom propaga semnalele de la începutul creierului, care este de la ochii
ochiului la stratul de ieșire care este după a doua conexiune.
Așa că o să facem asta în următoarele două toaletă și până atunci la AI.