Halo dan selamat datang di langkah terakhir dari proses kami untuk membuat otak kita memiliki satu fungsi untuk dibiarkan.
Ini adalah fungsi maju yang akan menyebarkan sinyal di semua lapisan jaringan saraf termasuk
tiga lapisan konvolusional dan lapisan yang terhubung penuh.
Dan fungsi ini adalah fungsi maju persis seperti untuk mobil self-driving kecuali
kali ini kita harus menyebarkan sinyal di lapisan convolutional sebelum lapisan sepenuhnya terhubung.
Dan kabar baiknya adalah kita sudah melakukan itu pada langkah sebelumnya dengan menghitung fungsi Newnes.
Jadi kita sudah memiliki kode untuk menyebarkan sinyal di negara ini.
Jadi ini akan sangat cepat.
Kami hanya akan menggabungkan apa yang kami lakukan di sini dan apa yang kami lakukan untuk mobil kapal selam dan kami
akan mendapatkan fungsi maju untuk otak kami.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kami memperkenalkan fungsi baru di sini yang terakhir untuk otak dan fungsi ini adalah fungsi maju
yang mengambil argumen.
Yah persis seperti sebelumnya untuk merujuk ke objek dan X yang akan menjadi gambar input pertama dan kemudian Anda
tahu X akan diperbarui saat sinyal disebarkan ke jaringan baru.
Baiklah.
Jadi Cullen lalu mari masuk ke dalam fungsi.
Jadi seperti yang saya katakan tadi kita sudah membuat kode untuk menyebarkan sinyal di tiga lapisan konvolusional.
Itulah tiga baris kode ini.
Jadi saya menyalinnya dan menempelkannya di sana-sini.
Kami sudah memiliki propagasi sinyal di tiga lapisan konvolusional.
Dan sekarang kita hanya perlu menyebarkan sinyal dari lapisan konvolusional ke lapisan tersembunyi dan akhirnya
ke lapisan keluaran yang ada di ujung jaringan saraf dan untuk melakukan ini
pertama-tama kita perlu meratakan lapisan konvolusional ketiga yang kita didapat disini ingat X pada awalnya adalah
input gambar.
Maka di sini X menjadi lapisan konvolusional pertama kemudian X menjadi konvolusional kedua di sana.
Dan kemudian di sini X menjadi konvolusional ketiga di sana.
Jadi sekarang pada tahap X ini adalah lapisan konvolusional ketiga.
Dan sekarang untuk mengambil perataan di sana kita perlu meratakan lapisan konvolusional ketiga X ini dan untuk melakukan ini kita akan
melakukan sesuatu yang sangat mirip seperti yang kita lakukan di sini hanya saat ini kita
tidak perlu jumlah neuron kita hanya perlu meratakannya saluran di convolutional ketiga di sana.
Jadi ini akan menjadi lebih sederhana tetapi sangat mirip.
Dan untuk melakukan ini dengan baik kita akan mengambil X lagi karena X akan menjadi lapisan perataan.
Kami hanya memperbarui X sehingga x sama dengan kemudian kita mengambil X lagi tapi X ini adalah X lama yang merupakan lapisan konvolusional
ketiga.
Jadi kita mengambil konvolusional ketiga di sana tetapi kemudian kita mengambil fungsi tampilan yang kita gunakan
untuk argumen
Yang pertama adalah X yang berukuran nol.
Jadi sekali lagi kita mengambil fungsi ukuran untuk mengambil semua piksel dari semua saluran dan lapisan konvolusional ketiga
dan kita menempatkan mereka satu demi satu dalam vektor besar ini yang akan menjadi X di sini
dan X ini kemudian akan menjadi input dari jaringan yang sepenuhnya terhubung.
Tapi bukan itu yang perlu kita lakukan.
Dan ini dia.
Dan minus satu.
Agar trik itu Anda bisa menemukannya di tutorial arloji saku.
Begitulah cara Anda bisa meratakan konvolusional mereka terdiri dari beberapa saluran dengan menggunakan fungsi ukuran.
Dan tentu saja jika Anda ingin detail lebih lanjut tentang cara kerjanya, Anda dapat pergi ke tutorial arloji saku.
Saya akan memberikan tautannya.
Jadi sekarang kita punya perataan di sana dengan baik Anda tahu perataan ini akan menjadi
input dari jaringan klasik sepenuhnya terhubung dengan transmisi linier sederhana dari sinyal.
Dan sekarang kita tidak akan menggunakan fungsi konvolusi untuk meneruskan sinyal kita akan menggunakan
transmisi linear dengan kelas linier dan kemudian memecah linearitas karena ketika kita bekerja
dengan gambar dan gambar memiliki hubungan linear.
Kita akan menggunakan fungsi yang dapat diperbaiki untuk dapat mempelajari hubungan non-linear ini.
Jadi mari kita lakukan ini.
Ini sebenarnya langkah selanjutnya.
Dan sekarang persis seperti yang kami lakukan untuk mobil self-driving.
Kami mengambil X karena kami ingin memperbaruinya lagi dan kami ingin mendapatkan lapisan tersembunyi sekarang.
Dan pertama-tama yang kita lakukan adalah mengambil koneksi penuh SE1 karena koneksi penuh.
FC one adalah yang menghubungkan layer perataan ke hidden di sana dan oleh karena itu kita perlu
mengambil SE1 dan menerapkannya ke X yang kita miliki sekarang yaitu flooding di sana.
Dan kita tentu saja tidak melupakan diri sendiri karena setiap orang adalah variabel dari fungsi init kita.
Jadi otodidak SE1 X dan yang meneruskan secara linear sinyal dari yang datar ke yang tersembunyi di sana.
Tetapi sekarang kita perlu mengaktifkan neuron-neuron ini sementara pada saat yang sama melanggar hukum dalam kekeliruan.
Dan itulah yang kami lakukan dengan fungsi aktivasi penyearah.
Jadi sekarang yang harus kita lakukan adalah mengambil modul fungsional kita dan dari modul fungsional ini kita mengambil tentu saja atau fungsi
yang dapat diperbaiki yang adalah Anda yang sebenarnya.
Dan kami menempatkan SE1 otodidak di dalam kurung.
Baiklah apa yang terjadi pada baris kode ini adalah bahwa pertama-tama kita menyebarkan sinyal dari lapisan perataan
ke lapisan tersembunyi dari jaringan yang terhubung sepenuhnya.
Dan kemudian kita mengaktifkan neuron dari lapisan tersembunyi ini dengan memecahkan di udara dengan fungsi aktivasi penyearah
ini dan kita mendapatkan kepala kita di sana yang ada di sini sempurna.
Dan sekarang kita memiliki satu langkah terakhir untuk melakukannya tentu saja untuk menyebarkan sinyal dari lapisan tersembunyi ke
lapisan keluaran dengan neuron keluaran akhir dan untuk melakukan ini.
Yah, itu sangat sederhana.
Persis seperti yang kami lakukan dengan mobil di dalam.
Kami mengambil koleksi penuh kedua C2 kami dan kami menerapkannya untuk tentu saja neuron lapisan tersembunyi
yang sekarang x
Jadi inilah neuron di sana-sini.
Ini semua x dan x di sini tentu saja menjadi neuron keluaran dari lapisan keluaran yang berisi nilai-nilai kubus.
Dan akhirnya kita cukup mengembalikan neuron keluaran x dengan nilai-nilai kubus.
Begitu sempurna.
Selamat kami baru saja membuat otak kami baru saja membuat otak AI kami dengan mata dan
sel-sel lainnya.
Jadi selamat.
Sekarang saatnya membuat tubuh yang mendefinisikan bagaimana kita akan memainkan aksinya.
Toh semua sinyal diproses di otak.
Jadi itu langkah besar kedua kita.
Mari kita lakukan ini di tutorial selanjutnya.
Dan sampai saat itu AI.