สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการของเราที่จะทำให้สมองเรามีฟังก์ชั่นหนึ่งที่จะทำให้ซ้าย
นี่คือฟังก์ชั่นไปข้างหน้าที่จะแพร่กระจายสัญญาณในทุกชั้นของเครือข่ายประสาทรวมถึงสามชั้น convolutional
และชั้นเชื่อมต่ออย่างเต็มที่
ดังนั้นฟังก์ชั่นนี้จึงเป็นฟังก์ชั่นไปข้างหน้าเหมือนกับรถขับเคลื่อนด้วยตนเองยกเว้นเวลานี้เราต้องเผยแพร่สัญญาณในเลเยอร์
convolutional ก่อนเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
และข่าวดีก็คือเราได้ทำไปแล้วในขั้นตอนก่อนหน้าด้วยฟังก์ชั่นนับ Newnes
ดังนั้นเราจึงมีรหัสเพื่อเผยแพร่สัญญาณในประเทศ
และนี่จะรวดเร็วมาก
เราจะรวมสิ่งที่เราทำที่นี่และสิ่งที่เราทำกับรถยนต์ใต้น้ำ
ลองทำสิ่งนี้กัน
เราแนะนำฟังก์ชั่นใหม่ที่นี่ล่าสุดสำหรับสมองและฟังก์ชั่นนี้เป็นฟังก์ชั่นไปข้างหน้าซึ่งจะโต้แย้ง
เหมือนกันก่อนที่ตนเองจะอ้างถึงวัตถุและ X ซึ่งจะเป็นภาพแรกที่เข้ามาแล้วคุณรู้ว่า X
จะได้รับการปรับปรุงเป็นสัญญาณที่แพร่กระจายไปยังเครือข่ายใหม่
เอาล่ะ
ดังนั้นคัลเลนแล้วเข้าไปข้างในฟังก์ชั่น
อย่างที่ฉันบอกไปแล้วว่าเราได้สร้างรหัสเพื่อเผยแพร่สัญญาณในเลเยอร์ convolutional ทั้งสาม
นั่นคือรหัสสามบรรทัดนี้
ดังนั้นฉันคัดลอกพวกเขาและวางพวกเขาที่นี่และที่นั่นเราไป
เรามีการแพร่กระจายสัญญาณในสามชั้น
ตอนนี้เราแค่ต้องส่งสัญญาณจากเลเยอร์ convolutional
ไปยังเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และในที่สุดก็ไปยังเลเยอร์เอาท์พุทที่อยู่ปลายสุดของโครงข่ายประสาท
รับที่นี่จำ X ในตอนแรกเป็นภาพอินพุต
จากนั้นที่นี่ X กลายเป็นเลเยอร์แรกของการสนทนา
แล้วนี่ X กลายเป็น convolutional ที่สามที่นั่น
ดังนั้นตอนนี้ในขั้นตอนนี้ X คือเลเยอร์ convolutional ที่สาม
และตอนนี้เพื่อให้แบนตรงนี้เราต้องแผ่เลเยอร์ convolutional ที่สามนี้และเพื่อทำสิ่งนี้เราจะทำสิ่งที่คล้ายกันมากเหมือนกับที่เราทำที่นี่เพียงครั้งนี้
ช่องใน convolutional
ที่สามมี
ดังนั้นนี่จะค่อนข้างง่าย แต่คล้ายกันมาก
และเพื่อทำสิ่งนี้เราจะใช้ X อีกครั้งเพราะ X จะกลายเป็นเลเยอร์ที่แบน
เราแค่อัปเดต X ดังนั้น x เท่ากันจากนั้นเราก็เอา X อีกครั้ง แต่ X นี้คือ X เก่านั่นคือเลเยอร์ convolutional ที่สาม
ดังนั้นเราจึงใช้หลักการที่สามในตอนนั้น แต่จากนั้นเราก็ใช้ฟังก์ชันมุมมองที่เราใช้กับข้อโต้แย้ง
อันแรกคือ X ขนาดนั้นศูนย์
ดังนั้นอีกครั้งเราใช้ฟังก์ชั่นขนาดเพื่อรับพิกเซลทั้งหมดของทุกช่องและเลเยอร์ convolutional ที่สามและเราใส่มันทีละอันในเวกเตอร์ขนาดใหญ่อันนี้ซึ่งจะกลายเป็น
X นี่ตรงนี้
เครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมดที่เราต้องการ
และที่นี่ขึ้นมา
และลบหนึ่ง
เพื่อให้เคล็ดลับที่คุณสามารถหาได้ในบทเรียนนาฬิกาพก
นั่นเป็นวิธีที่คุณสามารถแผ่แบน convolutional พวกเขาประกอบด้วยหลายช่องทางโดยใช้ฟังก์ชั่นขนาด
และแน่นอนถ้าคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้งานคุณสามารถไปที่บทเรียนนาฬิกาพกได้
ฉันจะให้ลิงค์
ดังนั้นตอนนี้เราได้แบนของเราที่นั่นคุณรู้ว่าการแบนนี้จะกลายเป็นอินพุตของเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่แบบคลาสสิกด้วยการส่งสัญญาณเชิงเส้นอย่างง่าย
ดังนั้นตอนนี้เราจะไม่ใช้ฟังก์ชั่นการแปลงสัญญาณเพื่อส่งสัญญาณเราจะใช้การส่งสัญญาณเชิงเส้นกับคลาสลิเนียร์แล้วทำลายลิเนียริตี้เพราะเมื่อเราทำงานกับรูปภาพและรูปภาพ ความสัมพันธ์เชิงเส้น
ทีนี้เราจะใช้ฟังก์ชันที่แก้ไขได้เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้น
ลองทำสิ่งนี้กัน
นี่คือขั้นตอนต่อไป
และตอนนี้ก็เหมือนกับสิ่งที่เราทำสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง
เราใช้ X เพราะเราต้องการอัปเดตอีกครั้งเราต้องการเอาเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ตอนนี้
อย่างแรกที่เราทำคือเราใช้การเชื่อมต่อแบบเต็ม SE1 เพราะการเชื่อมต่อแบบเต็ม
FC one คือชั้นที่เชื่อมเลเยอร์แบนราบกับที่ซ่อนอยู่ที่นั่นดังนั้นเราจำเป็นต้องใช้ SE1
และนำไปใช้กับ X ที่เรามีตอนนี้ซึ่งเป็นน้ำท่วม
และเราจะไม่ลืมตนเองแน่นอนเพราะทุกคนเป็นตัวแปรของฟังก์ชัน init
ดังนั้นการเรียนรู้ด้วยตนเอง SE1 X และเพื่อส่งสัญญาณเชิงเส้นจากที่ประจบไปที่ซ่อนอยู่ที่นั่น
แต่ตอนนี้เราต้องเปิดใช้งานเซลล์ประสาทเหล่านี้ในขณะที่ในเวลาเดียวกันผิดกฎหมายในความผิดพลาด
และนั่นคือสิ่งที่เราทำกับฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานวงจรเรียงกระแส
ดังนั้นตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำคือใช้โมดูลการทำงานของเราและจากโมดูลการทำงานนี้เราใช้หลักสูตรหรือฟังก์ชั่นแก้ไขได้ที่เป็นของคุณจริง
และเราวาง SE1 ที่สอนด้วยตนเองไว้ในวงเล็บ
เอาล่ะสิ่งที่เกิดขึ้นในรหัสของบรรทัดนี้คือสิ่งแรกที่เราเผยแพร่สัญญาณจากเลเยอร์แบนไปยังเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ของเครือข่ายที่เชื่อมต่อเต็มที่
จากนั้นเราก็เปิดใช้งานเซลล์ประสาทของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่นี้โดยการบุกเข้าไปในอากาศด้วยฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตัวเรียงกระแสไฟฟ้า
และตอนนี้เรามีขั้นตอนสุดท้ายในการทำมันแน่นอนว่าการส่งสัญญาณจากเลเยอร์ที่ซ่อนไปยังเลเยอร์เอาท์พุทด้วยเซลล์ประสาทเอาท์พุทสุดท้ายและเพื่อทำสิ่งนี้
นั่นง่ายมาก
นั่นเป็นสิ่งที่เราทำกับรถยนต์
เราใช้คอลเลกชั่นเต็มรูปแบบที่สองของ C2 และเราใช้กับเซลล์ประสาทของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งตอนนี้ x
ดังนั้นนี่คือเซลล์ประสาทที่นี่และตรงนั้น
ทั้งหมดนี้ x และ x ที่นี่กลายเป็นเซลล์ประสาทเอาท์พุทของชั้นผลลัพธ์ที่มีค่าคิว
และในที่สุดเราก็แค่คืนเซลล์ประสาทขาออกที่เป็น x ด้วยค่าคิวบ์
สมบูรณ์แบบมาก
ขอแสดงความยินดีเราเพิ่งสร้างสมองเราเพิ่งสร้างสมองของ AI AI ของเราด้วยดวงตาและเซลล์อื่น
ขอแสดงความยินดีด้วย
ตอนนี้ถึงเวลาที่จะทำให้ร่างกายที่กำหนดว่าเราจะเล่นการกระทำ
หลังจากสัญญาณทั้งหมดถูกประมวลผลในสมอง
นั่นคือก้าวสำคัญที่สองของเรา
มาทำแบบฝึกหัดต่อไปกัน
และจนกว่าจะถึงวันนั้น AI