Bună ziua și bun venit la ultima etapă a procesului nostru pentru a face creierul să aibă o funcție de a face stânga.
Aceasta este funcția de transmitere care va propaga semnalele în toate straturile rețelei neuronale, inclusiv
cele trei straturi convoluționale și stratul complet conectat.
Și astfel, această funcție este funcția de transmitere exact ca în cazul autovehiculului, cu
excepția momentului în care trebuie să propagăm semnalele din straturile convoluționale înainte de stratul complet conectat.
Și vestea bună este că am făcut deja acest lucru în pasul anterior cu funcția Count Newnes.
Așa că deja avem codul pentru a propaga semnalul din țară.
Și așa va fi foarte rapid.
Vom combina doar ceea ce am făcut aici și ceea ce am făcut pentru mașina submarină și vom obține
funcția noastră înainte pentru creierul nostru.
Deci, să facem asta.
Introducem o nouă funcție aici, ultima pentru creier și această funcție este funcția forward care
are un argument.
Ei bine, exact ca înainte de sine să se refere la obiectele și X care vor fi mai întâi imaginile de intrare și atunci
știți că X va fi actualizat ca semnalul este propagat în noua rețea.
In regula.
Deci, Cullen și apoi să intrăm în funcție.
Așa cum am spus deja, am făcut deja codul pentru a propaga semnalele din cele trei straturi convoluționale.
Exact aceste trei linii de cod.
Deci le copiem și le lipim aici și acolo.
Avem deja propagarea semnalului în cele trei straturi convoluționale.
Și acum trebuie doar să propagăm semnalul de la straturile convoluționale la stratul ascuns și apoi în cele din
urmă la stratul de ieșire care se află chiar la capătul rețelei neuronale și pentru a face
acest lucru trebuie mai întâi să alunecăm al treilea strat convoluțional pe care noi obținut aici amintesc X la început este
imaginea de intrare.
Apoi aici X devine primul strat convoluțional, apoi X devine al doilea convoluțional acolo.
Apoi aici X devine al treilea convoluțional acolo.
Deci chiar acum, în acest stadiu X este al treilea strat convoluțional.
Și acum, pentru a face aplatizarea acolo, trebuie să-l aplatizăm pe acest al treilea strat convoluțional X și pentru a face acest lucru vom face ceva
destul de asemănător cu cel pe care l-am făcut aici doar de data aceasta nu avem nevoie de numărul
de neuroni pe care pur și simplu trebuie să le aplatizăm canale în a treia convolutional acolo.
Deci, acest lucru va fi mult mai simplu, dar foarte asemănător.
Și pentru a face acest lucru bine vom lua X din nou pentru că X va deveni stratul de aplatizare.
Suntem doar actualizarea X, astfel încât x egal atunci vom lua X din nou, dar acest X este X vechi, care este al treilea strat
convolutional.
Așadar, luăm a treia convoluție acolo, dar apoi luăm funcția de vedere la care aplicăm
argumentelor.
Primul este X cu dimensiunea zero.
Așa că din nou luăm funcția de mărime pentru a lua toți pixelii tuturor canalelor și a celui de-al
treilea strat convoluțional și le punem unul după altul în acest vector imens care va deveni acest
X aici și acest X va deveni apoi intrarea rețeaua complet conectată.
Dar asta nu e tot ce trebuie.
Și vino aici.
Și minus unul.
Așa că trucul îl puteți găsi în tutorialele de ceas de buzunar.
Așa puteți să aplatizați o convoluție, sunt compuse din mai multe canale prin utilizarea funcției de dimensiune.
Și, desigur, dacă doriți mai multe detalii despre cum funcționează acest lucru, puteți merge la tutorialele de ceas de buzunar.
Voi oferi legătura.
Deci acum, când ne-am aplatizat bine, știți că această aplatizare va deveni intrarea unei
rețele clasice complet conectate, cu o transmisie liniară simplă a semnalului.
Și acum nu vom folosi o funcție de convoluție pentru a transmite semnalul pe care o vom
folosi o transmisie liniară cu o clasă liniară și apoi pentru a rupe liniaritatea, deoarece atunci
când lucrăm cu imagini și imagini ne- liniare.
Ei bine, vom folosi o funcție rectificabilă pentru a putea învăța aceste relații neliniare.
Deci, să facem asta.
Acesta este de fapt următorul pas.
Și așa că acum e exact ca și ceea ce am făcut pentru autoturismul.
Luăm X pentru că vrem să îl actualizăm din nou, vrem să obținem stratul ascuns acum.
Și astfel, mai întâi, ceea ce facem este să luăm conexiunea noastră completă SE1, deoarece conexiunea deplină.
FC unul este cel care face legătura dintre stratul de aplatizare și cel ascuns acolo și, prin urmare, trebuie să
luăm SE1 și să îl aplicăm la X pe care îl avem acum, care este inundarea acolo.
Și nu uităm de sine, bineînțeles, pentru că toată lumea este o variabilă a funcției noastre inițiale.
Deci, auto-învățat SE1 X și astfel încât să treacă liniar semnalul de la măgulitor la ascuns acolo.
Dar acum trebuie să activam acești neuroni, în timp ce încalcăm legea în eroare.
Și asta este exact ceea ce facem cu funcția de activare a redresorului.
Așadar, ceea ce trebuie să facem este să luăm modulul nostru funcțional și din acest modul funcțional să luăm o funcție desigur
sau rectifabilă, care este reală pentru tine.
Și am pus SE1 auto-învățat în paranteză.
În regulă, ceea ce se întâmplă în această linie de cod este că mai întâi propagăm semnalele de la stratul
de aplatizare către stratul ascuns al rețelei conectate complet.
Și apoi acționăm neuronii acestui strat ascuns prin ruperea în aer cu această funcție de
activare a redresorului și ne dăm capul acolo care este perfect aici.
Și acum avem un ultim pas pentru a face, bineînțeles, să propagăm semnalul de la stratul ascuns la stratul
de ieșire cu neuronii finali de ieșire și să facem acest lucru.
Ei bine, este foarte simplu.
Exact ca ceea ce am făcut cu mașina în mașină.
Luăm cea de-a doua colecție completă a lui C2 și îl aplicăm, desigur, neuronilor stratului ascuns, care este
chiar acum x.
Deci aici sunt neuronii de aici și de acolo.
Toate aceste x și x aici devin desigur neuronii de ieșire ai stratului de ieșire care conține valorile cubului.
Și, în final, vom întoarce pur și simplu neuronii de ieșire care este x cu valorile cubului.
Atât de perfect.
Felicitări am făcut doar un creier pe care tocmai l-am făcut creierul AI AI cu ochii și
restul celulelor.
Deci, felicitări.
Acum este momentul să facem organismul să definească modul în care vom juca acțiunea.
După ce toate semnalele sunt procesate în creier.
Deci asta este al doilea pas mare.
Să facem asta în următoarele tutoriale.
Și până atunci AI.