สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การสอน Python นี้
ดังนั้นขั้นตอนต่อไปคือการทำให้ฟังก์ชั่นการนับเซลล์ประสาทซึ่งจะให้สิ่งที่เราต้องการ
นั่นคือจำนวนของเซลล์ประสาทในเวกเตอร์ขนาดใหญ่นี้หลังจากใช้การโน้มน้าวใจ
นั่นเป็นข้อมูลที่ขาดหายไปเพียงอย่างเดียวที่เราต้องการในตอนนี้และเราจะได้มันมาพร้อมกับฟังก์ชั่น
ลองทำฟังก์ชั่นนี้กันก่อน
และเซลล์ประสาทส่วนกลางนั้นง่ายมาก
และสิ่งที่ฟังก์ชั่นเซลล์ประสาทนับนี้จะเป็นอาร์กิวเมนต์
ทีนี้มันจะเอาตัววัตถุออกมา แต่แล้วมันก็จะทำอย่างอื่นเพราะเซลล์ประสาทเอาท์พุทจำนวนนี้ในชั้นแบนราบจริง ๆ
แล้วขึ้นอยู่กับสิ่งหนึ่ง
ขึ้นอยู่กับการครอบงำของภาพอินพุตต้นฉบับที่เข้าสู่จุดเริ่มต้นของโครงข่ายประสาทเทียม
ดังนั้นข้อโต้แย้งเดียวที่เราต้องการในตอนนี้คือเวลาที่กล่าวถึงเวลาของภาพที่ป้อนเข้า
ดังนั้นให้ตั้งชื่อให้อาร์กิวเมนต์นี้แทนเพชรและภาพอินพุต
และเราจะเรียกมันว่าภาพ
เอาล่ะ
และฉันสามารถบอกคุณได้ในขณะนี้ว่าขนาดที่แท้จริงของภาพอินพุตที่มาจาก Dume จะเท่ากับ 80 คูณ
80
เราจะลดขนาดของภาพต้นฉบับเป็น 80 x 80
และนั่นจะเป็นรูปแบบของภาพที่จะเข้าสู่เครือข่ายประสาท
ดังนั้นรูปภาพพวกมันจะเท่ากับ 80 80 และอันนั้นตรงกับความจริงที่ว่าเรากำลังทำงานกับภาพขาวดำ
นั่นคือมีเพียงช่องทางเดียวเพื่อให้ภาพมีความสัมพันธ์กับจำนวนทั้งหมดแปดสิบและ 80
เอาล่ะ
นั่นคือเหตุผลเดียวที่เราต้องการ
และตอนนี้ลองสแกนเซลล์ประสาท
ดังนั้นคุณจะทำอย่างไร
ก่อนอื่นเลยเราไม่มีภาพเข้ามา
เราไม่มีภาพการลงโทษที่เราสามารถนำเข้าได้
เราจะทำในภายหลัง
อย่างแรกที่เราต้องทำคือสร้างภาพปลอมขึ้นมา แต่มันได้ทำอินตรอนมากกว่า 80 80
เราจะสร้างภาพปลอมด้วยพิกเซลปลอมและในที่สุดเราก็จะให้หมายเลขที่เราต้องการเพราะตัวเลขนั้นขึ้นอยู่กับขนาดและไม่ใช่พิกเซลที่อยู่ภายในรูปภาพ
ดังนั้นนี่เป็นเพียงการสร้างภาพปลอมขึ้นมาเพื่อเริ่มต้น
จากนั้นเราจะคำนวณจำนวนของเซลล์ประสาทที่เราต้องการ
ดังนั้นเคล็ดลับในการสร้างภาพปลอมจึงเป็นไปได้ว่า
ก่อนอื่นเราจะใช้คบเพลิงที่แรนด์เพราะคุณรู้ว่าเราจะใส่พิกเซลแบบสุ่มในภาพเหล่านี้ที่เราใช้ฟังก์ชั่นแบบสุ่มจาก Torche
ซึ่งเป็นฟังก์ชั่นแรน
จากนั้นเข้าไปข้างในพวกเรากำลังจะใส่เข้าไปเพราะคุณสามารถดูความเสียหายของภาพ
นั่นคือหนึ่ง 80 80
แต่เนื่องจากเรากำลังจะนำภาพนี้ไปสู่เครือข่ายประสาทและในขณะที่คุณจำได้ว่าเครือข่ายประสาทสามารถยอมรับสถานะของสัญญาณเข้าเป็นชุดที่นี่เป็นชุดของภาพที่ป้อนเข้าเท่านั้น
เราจะสร้างเพชรปลอมที่เราสามารถทำหน้าที่เรียกใช้นี้ได้โดยตรง
ที่จริงเราเพิ่งเริ่มด้วยอันที่จะสอดคล้องกับแบทช์และจากนั้นเราก็สามารถใส่มันทั้งหมด
188 ที่สอดคล้องกับการปกครองของภาพอินพุต
และเมื่อคุณเข้าใจการเสนอชื่อเหล่านี้มีอยู่ในภาพนี้พวกเขาโต้แย้งซึ่งแสดงถึงตารางที่ 1 80
80
ดังนั้นเราต้องเพิ่มภาพพวกเขา
แต่เพื่อที่จะผ่านองค์ประกอบของตารางเพราะคุณรู้ว่าตอนนี้ภาพพวกเขาเป็นสองเท่าเป็นรายการของการขัดแย้งของฟังก์ชั่น
เราจำเป็นต้องเพิ่มที่นี่ก่อนภาพพวกเขามีก่อนหน้านั้นที่ร้าน Apple นั้นร้านค้าจะอนุญาตให้ส่งองค์ประกอบของภาพที่เขาถ่ายไปยัง Apple
เป็นรายการอาร์กิวเมนต์สำหรับฟังก์ชั่น
และอย่างที่คุณเห็นนั่นคือสิ่งที่ระบุไว้ตรงนี้กับร้านค้าและเพชร
เอาล่ะเพื่อที่จะสร้างภาพพิกเซลปลอมที่ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับภาพ
แต่อีกครั้งเราจะยังสามารถรับจำนวนเซลล์ประสาทสุดท้ายและตอนนี้สิ่งสุดท้ายที่เราต้องจำไว้คือการแปลงเวกเตอร์อินพุตนี้เป็นตัวแปรคบเพลิงเพราะสิ่งนี้จะเข้าสู่เครือข่ายประสาท
เอาล่ะ
ดังนั้นสิ่งนี้จึงแสดงให้เห็นถึงภาพอินพุตของพิกเซลสุ่มที่เพิ่งถูกแปลงเป็นภาพจำลองและตอนนี้จะเข้าสู่เครือข่ายประสาท
และโดยเฉพาะอย่างยิ่งเลเยอร์ convolutional ของโครงข่ายประสาทเพราะเนื่องจากเราต้องการเพียงจำนวนของเซลล์ประสาทหลังจากที่มีการใช้
convolutions เราจะขึ้นไปถึง convolutions 3
ขึ้นไปจนถึงชั้นที่สาม
และเราจะไม่เข้าไปยังจุดเชื่อมต่อทั้งสองที่นี่
และนั่นเป็นเพราะจำนวนของเซลล์ประสาทที่เราต้องการอยู่ระหว่าง 3 และ f c 1
เอาล่ะตอนนี้เรามีภาพอินพุทเดียวที่ถูกต้องแล้วก็ถึงเวลาที่จะเผยแพร่ภาพนี้ไปยังเครือข่ายประสาทเพื่อไปยังเลเยอร์แบนแล้วเราจะได้เซลล์ประสาทในชั้นแบน ข้อมูลที่เราต้องการนั่นคือจำนวนของเซลล์ประสาทในชั้นแบนราบนี้
ดังนั้นตอนนี้เราต้องทำคือสิ่งที่เราทำในฟังก์ชั่นการส่งต่อ
เราจำเป็นต้องส่งสัญญาณไปยังเครือข่ายประสาทเทียม แต่จะอยู่ในเลเยอร์ convolutional จนกว่าเราจะถึงชั้นน้ำท่วม
ลองทำสิ่งนี้กัน
เรากำลังจะอัปเดต x ตอนนี้ x คือภาพอินพุตและด้วย X ที่สองที่นี่ X จะกลายเป็นเลเยอร์ convolutional
แรกได้ดี
และตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำคือกระบวนการสามขั้นตอนขั้นตอนแรกเราใช้ deconvolution กับภาพอินพุต
จากนั้นขั้นตอนที่สองเราใช้การตัดแต่งภาพผสมกับภาพที่ซับซ้อนและเม็ดมีดที่เราเปิดใช้งานเซลล์ประสาทในภาพที่มีความซับซ้อนแบบ puled
นี้และภาพ x จะกลายเป็นภาพปกเกล้าเจ้าแรกนี้
งั้นลองทำขั้นตอนแรกนี้นำสังวัตนาแรกมาปรับใช้กับภาพอินพุต
ดังนั้นสิ่งที่เราทำคือนำเอาตัวตนหนึ่งของเราไปโน้มน้าวใจที่คอนเซปต์ลูเซียนซึ่งเราไปเรานำไปใช้กับภาพที่เราป้อนซึ่ง x แสดง
นั่นเป็นครั้งแรกที่แรกที่ทำตอนนี้
ขั้นตอนที่สองเราจะใช้การสปูลกับรูปภาพที่ซับซ้อนของเราที่ส่งคืนโดยการแปลงเมื่อ X
และไคลแม็กซ์สองจุดดึงขึ้นมาเราจะต้องใช้ฟังก์ชั่นจากโมดูลการทำงาน
ดังนั้นเราจะตัดสั้นกว่านั้นแล้วเราจะใช้ฟังก์ชัน Max pool กับ D
นั่นคือสิ่งที่เราใส่การโน้มน้าวใจตัวเองหนึ่ง X ลงในวงเล็บของ max pull ไปที่เพราะเราเล่น
pull ถัดไปเป็นภาพที่ซับซ้อน
แต่ฟังก์ชั่นต่อไปนี้รับอาร์กิวเมนต์เพิ่มเติมซึ่งเป็นขนาดเคอร์เนลก่อน
ดังนั้นอีกครั้งนั่นคือขนาดของหน้าต่างที่เลื่อนผ่านรูปภาพของคุณและจะใช้พิกเซลสูงสุดในแต่ละสไลด์
ดังนั้นที่จะยังคงตรวจสอบคุณสมบัติเพราะคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับค่าสูงของพิกเซลในอาร์เรย์
ในขณะที่คุณพูดปรีชาบรรยาย
ดังนั้นความต้องการของมนุษย์ในการบันทึกครั้งแรกนี้คือขนาดเคอร์เนลนี้
และเราจะเอาสาม
นั่นเป็นตัวเลือกทั่วไปสำหรับขนาดเคอร์เนล
จากนั้นเราต้องใส่ความก้าวหน้าที่คุณรู้ด้วยจำนวนพิกเซลที่จะเลื่อนในภาพ
และเราจะก้าวย่างสองอัน
อีกครั้งนั่นเป็นตัวเลือกทั่วไป
ดังนั้นเราไปกันเลย
ตอนนี้ขั้นตอนที่สองเสร็จแล้ว
และตอนนี้เรามาต่อไปยังขั้นตอนที่สามซึ่งเป็นการกระตุ้นเซลล์ประสาททั้งหมดในสระนี้และรูปภาพที่ซับซ้อน
และชั้นของการโน้มน้าวใจอันแรกและเพื่อทำสิ่งนี้อีกครั้ง
ดังนั้นที่นี่และรับอีกครั้งเพราะเราจะใช้ฟังก์ชั่นอื่นซึ่งคุณอาจเดาได้ว่าจะเป็นฟังก์ชั่นเปิดใช้งาน แต่อันไหน
ตามปกติมันจะเป็นฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานที่ถูกต้องและบางทีคุณอาจจำชื่อนั้นได้
เราจะไปที่นั่น.
นั่นคือหนึ่ง
ดังนั้นเราจึงนำไปใช้กับภาพที่ซับซ้อนที่เรารวบรวมไว้ทั้งหมดนี้
เอาล่ะ
และนั่นคือมัน
ทำสามขั้นตอน
มันเร็วมาก
ดังนั้นจำไว้ว่าวิธีที่เราต้องดูนี่เป็นครั้งแรกที่เราใช้การโน้มน้าวใจกับภาพอินพุตของเราจากนั้นเราใช้การดึงแม็กซ์กับภาพที่ซับซ้อนของเราที่ได้จากการบิด
จากนั้นเราก็เปิดใช้งานเซลล์ประสาทในชั้น convolutional
ทั้งหมดของสระว่ายน้ำนี้ด้วยฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน rectifier เพื่อให้สมบูรณ์แบบเราได้ชั้นแรกของ convolutional ซึ่งเป็นการดึงจุดสุดยอดและตอนนี้เซลล์ถูกเปิดใช้งาน
และโดยทั่วไปสิ่งที่มันทำคือมันแพร่กระจายสัญญาณจากเลเยอร์ convolutional แรกไปยังอีกอันหนึ่ง
และการพูดถึงสิ่งต่อไปนั่นคือสิ่งที่เราจะต้องดูแลในตอนนี้
เรากำลังจะทำสิ่งเดียวกันกับที่เราเพิ่งทำในวันแรกที่ไปถึงชั้นที่สองเพื่อเผยแพร่สัญญาณไปยังเครือข่ายประสาทโดยเปิดใช้งานเซลล์ประสาทของชั้นที่สองอีกครั้ง
แต่ก่อนที่จะทำสิ่งนี้เราจำเป็นต้องได้รับเลเยอร์ convolutional นี้
ดังนั้นเราจะใช้การโน้มน้าวใจกับ X ซึ่งตอนนี้เป็นเลเยอร์แรก
ทีนี้เราจะใช้การโน้มน้าวใจกับ 2 x เพื่อรับเลเยอร์ convolutional ที่สองหลังจากนั้นจะเป็นการดึง
Max
และในที่สุดก็เปิดใช้งาน Sirat
ลองทำสิ่งนี้กัน
จริงๆแล้วมันง่ายมากเราแค่คัดลอกมันแล้ววางที่ด้านล่าง
ตอนนี้แน่นอนว่าเราต้องเปลี่ยนการแปลงด้วยการแปลงด้วย
และเราไปกันแล้ว
ที่จริงพร้อมดูง่ายมาก
และตอนนี้กับบรรทัดนี้เราเผยแพร่สัญญาณจาก convolutional ที่สองที่นั่นไปที่ถัดไปซึ่งจะเป็นที่ที่สาม
convolutional
และเพื่อให้ได้ convolutional ที่สามนี้จะต้องใช้มันอีกครั้ง
ดังนั้นฉันจึงคัดลอกการวางนี้ที่ด้านล่างและแทนที่การแปลงด้วยการแปลง 3 และทำเสร็จแล้วมันก็ไม่ได้ใช้งานได้จริง
เราเผยแพร่สัญญาณในตัวอักษรสามตัวในไฟฉาย
ขอบคุณโครงสร้างที่ยอดเยี่ยมนี้
ถูกต้องสมบูรณ์แบบมาก
ตอนนี้เรามีสัญญาณของเราแพร่กระจายไปถึงชั้นที่สามและหลังจาก
และการพูดถึงสิ่งนั้นนำเราไปสู่สิ่งที่เรากำลังมองหา
สิ่งที่เราสนใจนั่นก็คือความแบน
เอาล่ะตอนนี้เรามี convolutional ที่สามของเรานั่นคือ X สุดท้ายที่นี่
ถึงเวลาที่จะทำให้เราแบน
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
ทีนี้เราจะแบนพิกเซลทั้งหมดของเลเยอร์ Convolutional ที่สามนี้ซึ่งเราจะเอาพิกเซลทั้งหมดของแชนเนลทั้งหมดของเลเยอร์
Convolutional ที่สาม
เราจะใส่พวกมันทีละอันในเวกเตอร์ขนาดใหญ่
และแน่นอนเวกเตอร์ขนาดใหญ่นี้จะไม่เป็นอะไรนอกจากเลเยอร์แฟบและในเวลาเดียวกันเราจะใช้เล่ห์เหลี่ยมเพื่อให้ได้จำนวนของเซลล์ประสาทในแฟลทที่นี่
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังมองหา
นั่นคือจำนวนของเซลล์ประสาทที่เราหายไปดังนั้นเราจะคืนสิ่งที่เราต้องการโดยตรงและในการกลับมานี้เราจะทำให้ชั้นที่สามของ
convolutional แบนและได้จำนวนเดียวกันกับจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นที่แบน
ดังนั้นเราจะใช้ X ซึ่งเป็น convolutional ที่สามของเรามี
เราจะใช้ช่องทางทั้งหมดของ
convolutional ที่สามที่นั่นและเราจะใช้ฟังก์ชั่นซึ่งเป็นฟังก์ชั่นขนาดเพื่อปรับพิกเซลทั้งหมดของแชนเนลเหล่านี้ทั้งหมดในเวกเตอร์ขนาดใหญ่เดียวกัน
ดังนั้นเคล็ดลับที่คุณสามารถพบได้ในการดูการทำงานหนัก
ก่อนอื่นเราเอาข้อมูลของ X เพราะ X เป็นโครงสร้างพิเศษที่คุณรู้ว่ามันเป็นไฟฉาย Voivode
ดังนั้นเขามีโครงสร้างที่ซับซ้อน
แต่ก่อนอื่นเราต้องเข้าถึงด้วยข้อมูลที่นี่จากนั้นเราต้องดูว่ามีอะไรอยู่ข้างใน
ดังนั้นเราจึงใช้ฟังก์ชั่นมุมมองนี้และตอนนี้เราจำเป็นต้องเข้าถึงสิ่งที่เรากำลังมองหาและนั่นคือถึงแม้จะมีข้อโต้แย้งที่ 1 และลบ
1
คุณต้องเข้าใจสิ่งที่อยู่ในโครงสร้าง
แต่คุณสามารถเข้าใจได้ว่านี่คือวิธีที่เราจะได้รับจำนวนเซลล์ประสาทนี้และจากนั้นเราต้องเพิ่มขนาดในวงเล็บและด้านในอินพุต 1
ให้เสร็จ
ดังนั้นโดยทั่วไปสิ่งที่เราทำที่นี่สิ่งที่เราทำคือเราใช้พิกเซลทั้งหมดของทุกช่องและเราใส่เข้าไปทีละอันในเวกเตอร์ขนาดใหญ่นี้ซึ่งจะเป็นอินพุตของเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่
นั่นเป็นสิ่งที่ขนาดทำ
และด้วยสิ่งนี้เราสามารถรับจำนวนใหม่ที่เรากำลังมองหา
เอาล่ะตอนนี้เราได้สิ่งที่เราต้องการแล้ว
ในที่สุดเราก็สามารถแทนที่จำนวนเซลล์ประสาทที่นี่ด้วยสิ่งที่ถูกส่งกลับโดยฟังก์ชั่นนี้เมื่อมันถูกนำไปใช้กับรูปแบบของภาพ
นั่นคือหนึ่งคูณ 80 คูณ 80
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำตอนนี้คือแทนที่เซลล์จำนวนโดยเราใช้ฟังก์ชั่นการนับเซลล์ประสาทที่เราใช้กับรูปแบบของภาพซึ่งจะรวมเป็นหนึ่ง 80 และ
80
และเราไปกันแล้ว
และแน่นอนเราไม่ลืมตัวเองเพราะ Count neuron เป็นวิธีการทดสอบ CNN
ดังนั้นเราจำเป็นต้องเพิ่ม
และตอนนี้คำเตือนควรหายไป
และเราไปกันแล้ว
ตอนนี้ทุกอย่างดี
เราได้รับสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมโดยที่ไม่มีอะไรหายไปและเรามีฟังก์ชั่นการนับในกรณีที่คุณรู้ว่าคุณต้องการลองสถาปัตยกรรมอื่นและคุณไม่ต้องการนับจำนวนเซลล์ประสาทด้วยตนเอง
คุณเพียงแค่ใช้ฟังก์ชั่นนี้เพื่อเล่นกับรูปแบบของภาพ
และสิ่งนี้จะทำให้คุณได้สิ่งที่ต้องการโดยตรง
นั่นคือจำนวนของเซลล์ประสาทในชั้นน้ำท่วมโดยไม่ต้องทำอะไรเลย
และสถาปัตยกรรมก็สำคัญ
และตอนนี้เราเสร็จสิ้นขั้นตอนสำคัญที่ยิ่งใหญ่ครั้งแรกของสมองนี้ที่เราสร้างขึ้นและเรามีหนึ่งขั้นตอนสุดท้าย
นั่นคือฟังก์ชั่นสุดท้ายที่จะทำให้ฟังก์ชั่นส่งต่อหลัก
ดังนั้นเราจะแพร่กระจายสัญญาณจากจุดเริ่มต้นของสมองที่มาจากตาของตาไปยังชั้นเอาต์พุตที่อยู่หลังจากการเชื่อมต่อที่สอง
ดังนั้นเราจะทำเช่นนั้นในสอง toile ต่อไปและจนกว่าจะถึง AI ของเรา