Hallo und willkommen zu dem letzten Schritt unseres Prozesses, um das Gehirn zu machen, das wir nur noch eine Funktion haben müssen.
Dies ist die Vorwärtsfunktion, die die Signale in allen Schichten des neuronalen Netzwerks einschließlich der
drei Faltungsschichten und der vollständig verbundenen Schicht ausbreitet.
Diese Funktion ist also die Vorwärtsfunktion genau wie für das selbstfahrende Auto,
nur müssen wir die Signale in den Faltungsschichten vor der vollständig verbundenen Schicht ausbreiten.
Und die gute Nachricht ist, dass wir dies bereits im vorherigen Schritt mit der Funktion Count Newnes getan haben.
Wir haben also bereits den Code, um das Signal im Land zu verbreiten.
Und das wird sehr schnell gehen.
Wir kombinieren einfach das, was wir hier gemacht haben und was wir für das U-Boot-Auto getan haben, und wir
bekommen unsere Vorwärtsfunktion für unser Gehirn.
Also lass uns das tun.
Wir führen hier eine neue Funktion ein, die letzte für das Gehirn. Diese Funktion ist die Vorwärtsfunktion, die
ein Argument benötigt.
Nun, genau wie vorher self, um sich auf die Objekte und X zu beziehen, die zuerst die Eingabebilder sein werden, und dann wissen Sie,
dass X aktualisiert wird, wenn das Signal in das neue Netzwerk übertragen wird.
Gut.
Also Cullen und dann lass uns in die Funktion gehen.
Wie ich gerade gesagt habe, haben wir den Code bereits erstellt, um die Signale in den drei Faltungsschichten auszubreiten.
Das sind genau diese drei Codezeilen.
Also kopiere ich sie und füge sie hier und da ein.
Wir haben bereits eine Ausbreitung des Signals in den drei Faltungsschichten.
Deshalb müssen wir nun das Signal von den Faltungsschichten zur verborgenen Schicht und schließlich
zur Ausgabeschicht weiterleiten, die ganz am Ende des neuronalen Netzwerks liegt. Dazu
müssen wir zuerst die dritte Faltungsschicht abflachen hier erhalten, erinnern Sie sich zuerst X ist
das Eingabebild.
Dann wird hier X die erste Faltungsschicht, dann wird X dort die zweite Faltung.
Und dann wird X hier die dritte Faltung.
In diesem Stadium ist X also die dritte Faltungsschicht.
Und jetzt, um die Abflachung dort hinzunehmen, müssen wir diese dritte Faltungsschicht X abflachen, und um dies zu tun, werden wir
etwas Ähnliches tun, wie wir es hier getan haben, nur diesmal brauchen wir nicht die
Anzahl von Neuronen, die wir einfach abflachen müssen Kanäle in der dritten Faltung dort.
Das wird also ganz einfach, aber sehr ähnlich.
Und um das gut zu machen, nehmen wir X wieder, weil X die Abflachungsebene werden wird.
Wir aktualisieren nur X, so dass x gleich ist, dann nehmen wir X erneut, aber dieses X ist das alte X, das die dritte Faltungsschicht
ist.
Wir nehmen also die dritte Faltung, dann nehmen wir aber die View-Funktion, auf die wir uns für
Argumente beziehen.
Der erste ist X dieser Größe Null.
Also nehmen wir wieder die Größenfunktion, um alle Pixel aller Kanäle und der dritten Faltungsschicht zu nehmen,
und setzen sie nacheinander in diesen riesigen Vektor, der hier zu diesem X werden wird, und
dieses X wird dann die Eingabe von das vollständig verbundene Netzwerk.
Aber das ist noch nicht alles, was wir brauchen.
Und hier komm schon.
Und minus eins.
Diesen Trick findest du in den Taschenuhr-Tutorials.
Auf diese Weise können Sie eine Faltung reduzieren, die aus mehreren Kanälen besteht, indem Sie die Größenfunktion verwenden.
Und wenn Sie mehr darüber wissen möchten, wie dies funktioniert, können Sie zu den Taschenuhr-Tutorials gehen.
Ich werde den Link zur Verfügung stellen.
Nun, da wir unsere Abflachung dort hatten, wissen Sie, dass diese Abflachung der Eingang eines
klassischen vollständig verbundenen Netzwerks mit einer einfachen linearen Übertragung des Signals wird.
Deshalb verwenden wir jetzt keine Faltungsfunktion, um das Signal weiterzuleiten. Wir werden eine lineare
Übertragung mit einer linearen Klasse verwenden und dann die Linearität durchbrechen, denn wenn
wir mit Bildern arbeiten und lineare Beziehungen.
Nun, wir werden eine korrigierbare Funktion verwenden, um diese nichtlinearen Beziehungen lernen zu können.
Also lass uns das tun.
Dies ist eigentlich der nächste Schritt.
Und jetzt ist es genau das, was wir für das selbstfahrende Auto gemacht haben.
Wir nehmen X, weil wir es noch einmal aktualisieren wollen, wir wollen jetzt die verborgene Ebene.
Als erstes nehmen wir unsere volle Verbindung SE1, weil die volle Verbindung.
FC One ist derjenige, der die Abflachungsschicht mit der dort verborgenen verbindet. Daher müssen wir SE1 nehmen
und auf das X anwenden, das wir gerade haben, was die Überflutung dort ist.
Und natürlich vergessen wir das Selbst nicht, weil jeder eine Variable unserer Init-Funktion ist.
So lernt SE1 X autodidaktisch und so gibt das Signal das Schmeichlerische an das dort Verborgene linear weiter.
Aber jetzt müssen wir diese Neuronen aktivieren und gleichzeitig das Gesetz aus Versehen brechen.
Und genau das machen wir mit der Gleichrichter-Aktivierungsfunktion.
Nun müssen wir unser Funktionsmodul nehmen und von diesem Funktionsmodul übernehmen wir natürlich eine rekordierbare
Funktion, die Ihnen wirklich entspricht.
Und wir haben den autodidaktischen SE1 in die Klammern gesetzt.
In dieser Codezeile passiert also, dass wir zuerst die Signale von der Ebene der Abflachung zur
verborgenen Ebene des vollständig verbundenen Netzwerks übertragen.
Und dann aktivieren wir die Neuronen dieser verborgenen Schicht, indem wir mit dieser Gleichrichter-Aktivierungsfunktion in die
Luft einbrechen, und wir bekommen unseren Kopf da, der hier perfekt ist.
Und nun haben wir einen letzten Schritt, um das Signal von der verborgenen auf die Ausgabeschicht
mit den endgültigen Ausgangsneuronen zu übertragen und dies zu tun.
Das ist sehr einfach.
Das ist genau wie bei dem Auto.
Wir nehmen unsere zweite vollständige Sammlung von C2 und wenden sie natürlich auf die Neuronen der verborgenen Schicht an,
die jetzt x ist.
Hier sind also die Neuronen hier und dort.
Dies alles x und x werden hier natürlich zu den Ausgabeneuronen der Ausgabeschicht, die die Würfelwerte enthält.
Zum Schluss geben wir einfach die Ausgabeneuronen zurück, die x mit den Würfelwerten ist.
So perfekt.
Glückwunsch, wir haben gerade ein Gehirn gemacht, wir haben das Gehirn unserer KI mit den Augen und dem Rest der
Zellen gemacht.
Also herzlichen Glückwunsch.
Jetzt ist es an der Zeit, den Körper zu bestimmen, der bestimmt, wie wir die Aktion spielen werden.
Danach werden alle Signale im Gehirn verarbeitet.
Das ist also unser zweiter großer Schritt.
Machen wir das in den nächsten Tutorials.
Und bis dahin AI.