Hola y bienvenidos al último paso de nuestro proceso para hacer que el cerebro tengamos una función para hacer a la izquierda.
Esta es la función directa que propagará las señales en todas las capas de la red
neuronal, incluidas las tres capas convolucionales y la capa totalmente conectada.
Y entonces esta función es la función de avance exactamente igual que para el autoconductor, excepto
que esta vez tenemos que propagar las señales en las capas convolucionales antes de la capa completamente conectada.
Y la buena noticia es que ya lo hicimos en el paso anterior con la función de contar Newnes.
Entonces ya tenemos el código para propagar la señal en el país.
Y entonces esto será muy rápido.
Simplemente combinaremos lo que hicimos aquí y lo que hicimos para el automóvil submarino y obtendremos
nuestra función avanzada para nuestro cerebro.
Entonces, hagamos esto.
Presentamos una nueva función aquí la última para el cerebro y esta función es la función directa
que toma un argumento.
Bueno exactamente como antes de sí mismo para referirse a los objetos y X que serán las primeras imágenes de entrada y luego sabrá
que X se actualizará a medida que la señal se propague a la nueva red.
Todo bien.
Entonces Cullen y luego entremos en la función.
Entonces, como acabo de decir, ya hicimos el código para propagar las señales en las tres capas convolucionales.
Eso es exactamente estas tres líneas de código.
Así que los estoy copiando y pegándolos aquí y allá vamos.
Ya tenemos nuestra propagación de la señal en las tres capas convolucionales.
necesitamos propagar la señal de las capas convolucionales a la capa oculta y luego a la capa
de salida que está al final de la red neuronal y para hacerlo primero necesitamos aplanar
la tercera capa convolucional que tenemos obtenido aquí, recuerde que X al principio es la imagen de entrada.
Y ahora solo
Entonces aquí X se convierte en la primera capa convolucional, entonces X se convierte en la segunda convolucional allí.
Y luego aquí X se convierte en el tercer convolucional allí.
Entonces, en este momento, X es la tercera capa convolucional.
Y ahora para tomar el aplanamiento necesitamos aplanar esta tercera capa convolucional X y para hacer esto vamos a hacer
algo bastante similar a como lo hicimos aquí solo que esta vez no necesitamos la
cantidad de neuronas que necesitamos para aplanar la canales en el tercer convolucional allí.
Entonces esto será bastante más simple pero muy similar.
Y para hacerlo bien, tomaremos X nuevamente porque X se convertirá en la capa de aplanamiento.
Estamos actualizando X, x igual, luego tomamos X nuevamente, pero esta X es la antigua X que es la tercera capa
convolucional.
Entonces tomamos el tercer convolucional allí, pero luego tomamos la función de vista a la que aplicamos
los argumentos.
El primero es X ese tamaño cero.
de todos los canales y la tercera capa convolucional y los ponemos uno tras otro en este enorme vector que
se convertirá en esta X aquí y esta X se convertirá en la entrada de la red completamente conectada.
Así que de nuevo tomamos la función de tamaño para tomar todos los píxeles
Pero eso no es todo lo que necesitamos.
Y aquí sube.
Y menos uno.
Entonces, ese truco lo puedes encontrar en los tutoriales de reloj de bolsillo.
Así es como se puede aplanar una convolucional que están compuestos de varios canales mediante el uso de la función de tamaño.
Y, por supuesto, si desea obtener más detalles sobre cómo funciona esto, puede ir a los tutoriales de reloj de bolsillo.
Proporcionaré el enlace.
Entonces, ahora que tenemos nuestro aplanamiento allí, usted sabe que este aplanamiento se convertirá en la entrada
de una red clásica totalmente conectada con una transmisión lineal simple de la señal.
Y entonces, ahora no vamos a usar una función de convolución para transmitir la señal, vamos a
usar una transmisión lineal con una clase lineal y luego romper la linealidad porque cuando trabajamos
con imágenes e imágenes no tenemos relaciones lineales.
Bueno, vamos a usar una función rectificable para poder aprender estas relaciones no lineales.
Entonces, hagamos esto.
Este es en realidad el siguiente paso.
Y ahora eso es exactamente lo que hicimos para el auto sin conductor.
Tomamos X porque queremos actualizarlo nuevamente, queremos obtener la capa oculta ahora.
Y entonces lo primero que hacemos es tomar nuestra conexión completa SE1 porque la conexión completa.
FC uno es el que conecta la capa de aplanamiento con el oculto allí y, por lo tanto,
necesitamos tomar SE1 y aplicarlo a la X que tenemos ahora que es la inundación allí.
Y no nos olvidamos del yo, por supuesto, porque todos somos una variable de nuestra función init.
Es tan autodidacta como SE1 X y eso transmite linealmente la señal desde el adulador hasta el oculto allí.
Pero ahora necesitamos activar estas neuronas y, al mismo tiempo, infringir la ley en la errancia.
Y eso es exactamente lo que hacemos con la función de activación del rectificador.
Entonces ahora lo que tenemos que hacer es tomar nuestro módulo funcional y desde este módulo funcional tomamos por supuesto o
función rectificable que es el verdadero usted.
Y ponemos SE1 autodidacta dentro del paréntesis.
Muy bien, entonces, lo que sucede en esta línea de código es que primero propagamos las señales de la capa de
aplanamiento a la capa oculta de la red totalmente conectada.
Y luego activamos las neuronas de esta capa oculta rompiendo el aire con esta función de
activación del rectificador y tenemos nuestra cabeza allí que es perfecta aquí.
Y ahora tenemos un último paso para hacerlo, por supuesto, para propagar la señal desde la capa oculta a la
capa de salida con las neuronas de salida final y para hacer esto.
Bueno, eso es muy simple.
Eso es exactamente lo que hicimos con el auto.
Tomamos nuestra segunda colección completa de C2 y la aplicamos a, por supuesto, las neuronas de la capa oculta
que es ahora x.
Entonces aquí están las neuronas aquí y allá.
Todo esto x y x aquí se convierte, por supuesto, en las neuronas de salida de la capa de salida que contiene los valores del cubo.
Y finalmente, simplemente devolvemos las neuronas de salida que son x con los valores del cubo.
Tan perfecto.
Felicidades, acabamos de hacer un cerebro que acabamos de hacer el cerebro de nuestra AI AI con los ojos y el resto
de las células.
Así que felicitaciones.
Ahora es el momento de hacer que el cuerpo defina cómo vamos a jugar la acción.
Después de que todas las señales se procesen en el cerebro.
Entonces ese es nuestro segundo gran paso.
Hagamos esto en los próximos tutoriales.
Y hasta entonces AI.