Hola y bienvenidos a este tutorial de Python.
Así que ahora el siguiente paso es hacer que las neuronas cuenten con funciones que nos den lo que queremos.
Esa es la cantidad de neuronas en este enorme vector después de aplicar las convoluciones.
Esa es la única información faltante que necesitamos en este momento y vamos a obtenerla con la función.
Así que hagamos que esta función que vamos a llamar cuente.
Y esas neuronas centrales son muy simples.
Y qué es lo que esta función de contar neuronas va a tomar como argumentos.
más porque este número de neuronas de salida en la capa de aplanamiento en realidad solo depende de una cosa.
Bueno, va a tomar el objeto en sí, pero luego va a necesitar algo
Depende de las dominaciones de la imagen de entrada original, la que va al comienzo de
la red neuronal.
Entonces, el único argumento que necesitamos en este momento es en realidad el momento en que se menciona el tiempo de las imágenes de entrada.
Por lo tanto, démosle un nombre a este argumento que representa el diamante y la imagen de entrada.
Y vamos a llamarlo imagen.
Todo bien.
las dimensiones reales de las imágenes de entrada que provienen de Dume van a ser de 80 por 80.
Y puedo decirles ahora mismo que
Vamos a reducir el tamaño de las imágenes originales a 80 por 80, y ese será el formato de
las imágenes que entrarán en la red neuronal.
Entonces Image them va a ser uno 80 80 y el uno corresponde al hecho de que estamos trabajando con
imágenes en blanco y negro.
Eso es con un solo canal, así que la imagen de ellos va a estar correlacionada con el total de ochenta y 80.
Todo bien.
Entonces ese es el único argumento que necesitamos.
Y ahora analicemos las neuronas.
Entonces, ¿cómo vas a hacer eso?
Bueno, antes que nada, no tenemos ninguna imagen de entrada en este momento.
No tenemos ninguna imagen de fatalidad que podamos importar.
Vamos a hacer eso más tarde.
Entonces, lo primero que tenemos que hacer es crear una imagen falsa, pero eso ha hecho intrones 80 sobre 80.
esa imagen falsa con píxeles falsos y eso nos dará finalmente el número que queremos
porque ese número solo depende de las dimensiones y no de los píxeles que están dentro de las imágenes.
Vamos a crear
Entonces esto solo crea una imagen falsa para comenzar.
Y luego calcularemos la cantidad de neuronas que queremos.
Entonces, el truco para crear una imagen falsa es que lo llamaremos x.
En primer lugar, luego usaríamos la antorcha de ese Rand, porque sabes que vamos a poner algunos píxeles
aleatorios en estas imágenes, ya que estamos usando estas funciones aleatorias de torche, que es la función rand.
Luego adentro vamos a ingresar como puedes ver las maldiciones de las imágenes.
Ese es uno 80 80.
Pero ya que vamos a poner esta imagen en la red neuronal y, como recordarán, la red neuronal solo
puede aceptar lotes de estados de entrada que están aquí lotes de imágenes de entrada.
Vamos a crear esos diamantes falsos en los que podemos hacer esta función de ejecución directamente.
De hecho, solo comenzamos con el que corresponderá al lote y luego podemos
simplemente subirlo a la 188 correspondiente a las dominaciones de la imagen de entrada.
Y como usted entendió estas nominaciones están contenidas en esta imagen, el argumento que
representa esa tabla 1 80 80.
Entonces solo necesitamos agregarles imágenes.
Pero para pasar los elementos de la tabla porque ya lo sabe, Image them es un doble
como una lista de argumentos de una función.
Necesitamos agregar aquí antes de la imagen que hay antes de que la tienda de Apple la tienda permita pasar los elementos
de la imagen a Apple como una lista de argumentos para la función.
Y como pueden ver, eso es exactamente lo que se especifica aquí con la tienda y el diamante.
De acuerdo, creará una imagen de píxeles falsos que no tendrá nada que ver con las imágenes.
el número final de neuronas y ahora lo último que tenemos
que recordar es convertir este vector de entrada en una variable de antorcha porque esto va a ir a la red neuronal.
Pero nuevamente podremos obtener
Todo bien.
Entonces, esto ahora representa una imagen de entrada de píxeles aleatorios que se acaba de convertir en un viable y que ahora
irá a la red neuronal.
Y más específicamente, las capas convolucionales de la red neuronal porque, dado que solo necesitamos
el número de neuronas después de aplicar las convoluciones, simplemente ascenderemos a las convoluciones 3.
Así que hasta la tercera capa convolucional.
Y no entraremos en las dos conexiones completas aquí.
Y eso es porque la cantidad de neuronas que queremos es entre convolución 3 y f. c 1.
Muy bien, ahora que tenemos una imagen de entrada con las menciones correctas Bueno, es hora de propagar esta imagen
en la red neuronal para alcanzar la capa de aplanamiento, luego vamos a obtener las neuronas en la
capa aplanada y obtendremos el La información que queremos es la cantidad de neuronas en esta
capa de aplanamiento.
Entonces, ahora tenemos que hacer es exactamente lo que hacemos en una función de reenvío.
Necesitamos propagar las señales a la red neuronal, pero solo en las capas convolucionales hasta que lleguemos
a la capa de inundación.
Entonces, hagamos esto.
Vamos a actualizar x ahora x es la imagen de entrada y con la segunda X aquí X será la
primera capa convolucional.
Y ahora lo que tenemos que hacer es el primer paso del proceso de tres pasos, aplicar la deconvolución a las
imágenes de entrada.
Luego, en el segundo paso aplicamos la poda de mezcla a las intrincadas imágenes e inserciones que activamos las
neuronas en estas imágenes intrincadas y puñadas y las x se convertirán en las primeras convolucionales que están compuestas
de todas estas piscinas enredadas Energis.
Así que vamos a hacer este primer paso aplicar la primera convolución de convolución a las imágenes de entrada.
Entonces, lo que hacemos es tomar nuestra convolución uno mismo que convo Lucian uno que vamos aplicamos a nuestras imágenes de
entrada que hasta ahora están representados por x.
Entonces, eso es lo primero que primero se hace ahora.
Segundo paso vamos a aplicar spooling a nuestras intrincadas imágenes devueltas por convolución cuando X y dos clímax tirando
Bueno, vamos a tomar una función del módulo funcional.
Así que tomamos el atajo que eso y luego vamos a usar la función Max pool para D.
una X en el paréntesis de la máxima atracción porque jugamos el próximo tirón en las intrincadas imágenes.
Ese es el que colocamos la autoconvolución
Pero esta próxima función toma argumentos adicionales que son primero el tamaño del kernel.
Entonces, de nuevo, ese es el tamaño de la ventana que se desliza a través de sus imágenes y que tomará el
máximo de píxeles en cada diapositiva.
Entonces eso aún detectará las características porque las características están asociadas a un alto valor del píxel
en las matrices.
Como dices las conferencias de intuición.
Entonces, esta primera necesidad humana documentada de ingresar es este tamaño de kernel.
Y vamos a tomar tres.
Esa es una opción común para el tamaño del kernel.
Y luego tenemos que poner los pasos que sabe por la cantidad de píxeles que se va a deslizar en las imágenes.
Y vamos a tomar un paso de dos.
De nuevo, esa es una elección común.
Entonces ahí vamos
Ahora el segundo paso está hecho.
pasamos al tercer paso, que es activar todas las neuronas en este grupo e imágenes intrincadas.
Y ahora
Y esta primera capa de convolución y para hacer esto de nuevo vamos a aplicar una función a todo esto.
Así que aquí y tomo de nuevo porque vamos a tomar otra función que, como habrás
adivinado, será una función de activación, pero cuál.
Como de costumbre, va a ser la función de activación rectificada y tal vez recuerdes el nombre que
realmente es.
Aquí vamos.
Ese es.
Y entonces aplicamos realmente a nuestras imágenes enrevesadas agrupadas que es todo esto.
Todo bien.
Y eso es.
Tres pasos hechos
Eso fue muy rápido.
Así que recuerda la forma en que tenemos que mirar esto, primero aplicamos la convolución a nuestras imágenes
de entrada y aplicamos Max tirando de nuestras intrincadas imágenes obtenidas con una convolución.
convolucional en la que se produjo un clímax y en la que las neuronas ahora están activadas.
Y luego activamos las neuronas en toda esta capa convolucional de la piscina con la función de activación del rectificador tan
perfecta que obtenemos nuestra primera capa
Y básicamente, lo que hace es propagar las señales desde la primera capa convolucional a
la siguiente.
Y hablando de la siguiente, eso es exactamente de lo que nos vamos a ocupar en este momento.
Vamos a hacer lo mismo que acabamos de hacer en la primera convolución allí a la
segunda capa convolucional para volver a propagar las señales a la red neuronal mediante la activación de las neuronas de
la segunda capa convolucional.
Pero antes de hacer esto, necesitamos obtener esta capa convolucional.
Y entonces vamos a aplicar la convolución a X que ahora es la primera capa convolucional.
Bueno, vamos a aplicar la convolución a 2 x para obtener la segunda capa convolucional, después de lo cual
Max la extraerá.
Y finalmente activando Sirat.
Entonces, hagamos esto.
De hecho, es muy fácil copiar eso y pegarlo a continuación.
Ahora, por supuesto, necesitamos reemplazar la convolución uno por convolución también.
Y ahí vamos.
Eso está realmente listo, ve muy fácil.
Y ahora con esta línea propagamos las señales desde el segundo convolucional hasta el siguiente
que será el tercero convolucional allí.
Y para obtener esta tercera voluntad convolucional tendrá que aplicar eso de nuevo.
Así que estoy copiando esta pegada a continuación y reemplazando la convolución también por convolución 3 y eso está hecho,
¿no es tan práctico?
Propagamos las señales en las tres letras convolucionales en una linterna.
Gracias a esta impresionante estructura.
Muy bien, perfecto.
Ahora tenemos nuestras señales propagadas hasta la tercera capa convolucional y después.
Y hablar de eso nos lleva a lo que estamos buscando.
Lo que nos interesa es el aplanamiento allí.
Muy bien, así que ahora que tenemos nuestro tercer convolucional ahí esa es la última X aquí.
Es hora de conseguir nuestro aplanamiento.
Y eso es exactamente lo que vamos a hacer.
Ahora vamos a aplanar todos los píxeles de esta tercera capa convolucional, es decir, vamos a tomar
todos los píxeles de todos los canales de la tercera capa convolucional.
Vamos a ponerlos uno tras otro en un gran vector.
Y, por supuesto, este enorme vector no será más que la capa de aplanamiento y
al mismo tiempo utilizaremos un truco para obtener el número de neuronas en este aplanamiento allí.
Eso es lo que estamos buscando.
de neuronas que nos falta y, por lo tanto, devolvamos directamente lo que queremos y, en este
retorno, aplanaremos la tercera capa convolucional y obtendremos el mismo número de neuronas en esta capa de aplanamiento.
Esa es la cantidad
Entonces vamos a tomar X. que es nuestro tercer convolucional allí.
Vamos a tomar todos los canales del tercer convolucional allí y vamos a utilizar una
función que es la función de tamaño para aplanar todos los píxeles de todos estos canales en un mismo vector enorme.
Y así, el truco lo puedes encontrar en la pena ver el trabajo.
Bueno, primero tomamos los datos de X porque X es una estructura especial, sabes que es una antorcha Voivode, así
que tiene una estructura bastante compleja.
Pero primero necesitamos acceder a ella con datos aquí, entonces necesitamos ver qué hay dentro de ella.
Entonces usamos esta función de vista y ahora necesitamos acceder a lo que estamos buscando
y eso es incluso con los argumentos 1 y menos 1.
Tienes que entender lo que hay dentro de la estructura.
Pero puedes entender que así es como conseguiremos este número de neuronas y luego,
para finalizar, debemos agregar el tamaño entre paréntesis y dentro de las entradas 1.
Básicamente, lo que hacemos aquí es lo que hacemos: tomamos todos los píxeles de todos los canales y
los colocamos uno tras otro en este vector enorme que será la entrada de la red totalmente conectada.
Eso es básicamente lo que hace el tamaño.
Y con esto podemos obtener este número de nuevos que estamos buscando.
Está bien, así que ahora obtenemos lo que queremos.
Y así finalmente podemos reemplazar el número de neuronas aquí por lo que devuelve esta función cuando se
aplica al formato de las imágenes.
Eso es uno por 80 por 80.
Entonces, lo que tenemos que hacer ahora es reemplazar el número de neuronas por la función de conteo de
neuronas que aplicamos al formato de las imágenes, que será el total de 80 y 80.
Y ahí vamos.
Y, por supuesto, no nos olvidamos de nosotros mismos porque Count neuron es realmente un método de la prueba CNN.
Entonces, necesitamos agregar el.
Y ahora la advertencia debería desaparecer.
Y ahí vamos.
Ahora todo está bien.
Obtenemos la arquitectura de la red neuronal sin que falte nada y tenemos esta función de contravinculación en
caso de que sepa que desea probar algunas otras arquitecturas y no desea contar la cantidad
de neuronas manualmente.
Simplemente usa esta función para reproducirla en el formato de sus imágenes.
Y esto te llevará directamente a lo que quieres.
Esa es la cantidad de neuronas en la capa de inundación sin tener que hacer nada.
Y donde sea que la arquitectura sea crítica.
Y ahora hemos terminado con el primer gran paso importante de este cerebro que estamos haciendo y tenemos un
último paso.
Esa es una última función para hacer, que será la función de reenvío principal.
desde los ojos hasta la capa de salida que está después de la segunda conexión.
Así que vamos a propagar las señales desde el principio del cerebro
Así que haremos eso en los próximos dos años y hasta entonces nuestra IA.