Hallo en welkom bij de laatste stap van ons proces om de hersenen te maken, hebben we één functie over om te maken.
Dit is de voorwaartse functie die de signalen in alle lagen van het neurale netwerk zal verspreiden,
inclusief de drie convolutionele lagen en de volledig verbonden laag.
En dus is deze functie de voorwaartse functie precies zoals voor de zelfrijdende auto, behalve
dat we deze keer de signalen in de convolutionele lagen moeten propageren voor de volledig verbonden laag.
En het goede nieuws is dat we dat al in de vorige stap hebben gedaan met de continuümfunctie.
We hebben dus al de code om het signaal in de congreslagen te verspreiden.
En dat gaat dus heel snel.
We zullen gewoon combineren wat we hier hebben gedaan en wat we hebben gedaan voor de zuidelijke auto en krijgen onze Ford-functie voor
onze hersenen.
Dus laten we dit doen.
We introduceren hier een nieuwe functie, de laatste voor de hersenen.
En deze functie is de voorwaartse functie, die als argument neemt, nou ja, precies zoals voorheen zelf om naar het object
te verwijzen en X, die eerst de invoerafbeeldingen zullen zijn en dan, weet je, X zal worden bijgewerkt
terwijl het signaal wordt voortgeplant in het neurale netwerk.
Oke.
Dus Colin, en laten we dan naar de functie gaan.
Dus zoals ik net zei, we hebben de code al gemaakt om de signalen in de drie convolutionele lagen te
verspreiden.
Precies deze drie regels code.
Dus ik kopieer ze en plaats ze hier en daar gaan we.
We hebben al onze voortplanting van het signaal in de drie convolutionele lagen.
En dus hoeven we nu alleen het signaal van de convolutionele lagen naar de verborgen lagen te verspreiden en dan uiteindelijk
naar de outputlaag die helemaal aan het einde van het neurale netwerk is.
En om dit te doen, moeten we eerst de derde convolutionele laag die we hier verkrijgen, afvlakken.
Onthoud dat X in eerste instantie het invoerbeeld is.
Dan wordt hier X de eerste convolutionele laag, dan wordt hier X de tweede convolutionele laag, en dan
wordt hier X de derde convolutionele laag.
Dus op dit moment, in dit stadium, is X de derde convolutionele laag.
En om de afvlakking daar te verkrijgen, moeten we deze derde convolutionele laag X afvlakken.
En om dit te doen, gaan we iets vergelijkbaars doen als hier.
Alleen hebben we deze keer het aantal neuronen niet nodig.
We hoeven alleen maar de kanalen in de derde convolutionele laag af te vlakken.
Dit zal dus vrij eenvoudig zijn, maar zeer vergelijkbaar.
En om dit goed te doen, nemen we X opnieuw omdat X de afvlakkingslaag wordt.
We krijgen gewoon X dus X gelijk, dan nemen we X opnieuw.
Maar deze X is de oude X die de derde convolutionele laag is.
Dus we nemen de derde convolutionele laag, dan punt, dan nemen we de view-functie waarop we toepassen
op argumenten.
De eerste is X die maat nul is.
Dus nogmaals, we nemen deze groottefunctie om alle pixels van alle kanalen en de derde convolutionele laag te nemen en
we plaatsen ze een voor een in deze enorme vector die deze X hier zal worden en deze
X zal dan de invoer worden van het volledig verbonden netwerk.
Maar dat is niet alles wat we hier hoeven toe te voegen.
Kom op en min één.
Dus die truc kun je vinden in de Python-tutorials.
Zo kun je een convolutionele laag die uit meerdere kanalen bestaat, plat maken met behulp van de size-functie.
En natuurlijk, als je meer details wilt over hoe dit werkt, kun je naar de Python-tutorials gaan.
Ik zal de link geven.
Dus nu we onze afvlakking daar hebben, weet je, deze afvlakkingslaag wordt
de invoer van een klassiek volledig verbonden netwerk met een eenvoudige lineaire transmissie van het signaal.
En dus gaan we nu geen convolutiefunctie gebruiken om het signaal door te geven.
We gaan een lineaire transmissie gebruiken met de lineaire klasse en dan de lineariteit verbreken, want, weet
je, we werken met afbeeldingen en afbeeldingen, hebben niet-lineaire relaties waarbij we een
gelijkrichtfunctie gaan gebruiken om te kunnen om deze niet-lineaire relaties te leren.
Dus laten we dit doen.
Dit is eigenlijk de volgende stap.
En dat is nu precies hetzelfde als wat we deden voor de zelfrijdende auto.
We nemen X omdat we het opnieuw willen bijwerken.
We willen nu de verborgen laag krijgen.
En dus nemen we eerst onze volledige verbinding, FS1, omdat de volledige verbinding, FS1 degene is die
de afvlakkingslaag verbindt met het verborgene daar.
En daarom moeten we FS1 nemen en het toepassen op de X die we nu hebben, de overstromingslaag.
En we vergeten natuurlijk het zelf niet, want iedereen is een variabele van onze init-functie.
Dus zelf die FS1 X en dus dat geeft lineair het signaal door van de afvlakkingslaag naar het daar
verborgene.
Maar nu moeten we deze neuronen activeren en tegelijkertijd de lineariteit doorbreken.
En dat is precies wat we doen met de activeringsfunctie van de gelijkrichter.
Dus wat we nu moeten doen is onze functionele module nemen en van deze functionele module wij.
Natuurlijk, onze corrigerende functie, dat is de realiteit, en we plaatsen onszelf en iedereen tussen
haakjes.
Oke.
Dus wat er in deze regel code gebeurt, is dat we eerst de signalen van de afvlakkende laag naar de verborgen
laag van het volledig verbonden netwerk verspreiden.
En dan activeren we de neuronen van deze verborgen laag door de lineariteit te doorbreken met
deze gelijkrichteractiveringsfunctie.
En we krijgen onze verborgen laag die Axia perfect is.
En nu hebben we een stap minder te doen.
Het is natuurlijk om het signaal van de verborgen laag naar de uitgangslaag te verspreiden met de
uiteindelijke uitgangsneuronen.
En om dit te doen.
Nou, dat is heel eenvoudig.
Dat is precies hetzelfde als wat we deden voor de zelfrijdende auto.
We voeren onze tweede volledige verbinding uit en passen deze natuurlijk toe op de neuronen van de verborgen laag
die nu X is.
Dus X hier zijn de neuronen van het hier en daar.
Deze oude X en X worden hier natuurlijk de uitgangsneuronen van de uitgangslaag die de sleutelwaarden
bevat.
En ten slotte retourneren we gewoon de outputneuronen die X zijn met de sleutelwaarden.
Zo perfect.
Gefeliciteerd.
We hebben net een brein gemaakt, we hebben net het brein van onze A gemaakt. L. met de ogen en de rest van de cellen.
Gefeliciteerd dus.
Nu is het tijd om het lichaam te maken dat bepaalt hoe we de actie gaan spelen nadat alle signalen
in de hersenen zijn verwerkt.
Dus dat is onze tweede grote stap.
Laten we dit doen in de volgende tutorials.
En tot die tijd, geniet van de.