Xin chào và chào mừng bạn đến với bước cuối cùng của quá trình tạo não bộ của chúng tôi.
Chúng tôi có một chức năng để làm cho bên trái.
Đây là hàm chuyển tiếp sẽ truyền tín hiệu trong tất cả các lớp của mạng nơ-ron, bao
gồm ba lớp chập và lớp được kết nối đầy đủ.
Và vì vậy, chức năng này là chức năng chuyển tiếp giống hệt như đối với ô tô tự lái,
ngoại trừ lần này chúng ta phải truyền tín hiệu trong các lớp chập trước khi lớp được kết nối đầy đủ.
Và tin tốt là chúng ta đã làm điều đó ở bước trước với hàm đếm nơ-ron, vì vậy
chúng ta đã có mã để truyền tín hiệu trong các lớp chập.
Và vì vậy điều này sẽ rất nhanh chóng.
Chúng tôi sẽ chỉ kết hợp những gì chúng tôi đã làm ở đây và những gì chúng tôi đã làm cho xe tự lái, và chúng tôi sẽ nhận được chức
năng chuyển tiếp cho não của chúng tôi.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
Chúng tôi giới thiệu một chức năng mới ở đây, chức năng cuối cùng dành cho não, và chức năng này là chức
năng chuyển tiếp lấy đối số giống hệt như hàm trước để tham chiếu đến đối tượng và x sẽ là hình ảnh đầu vào đầu
tiên và sau đó X sẽ được cập nhật khi tín hiệu được truyền vào mạng nơ-ron.
Được rồi, vậy Colin và sau đó chúng ta hãy đi vào bên trong hàm.
Vì vậy, như tôi vừa nói, chúng tôi đã tạo mã để truyền các tín hiệu trong ba lớp phức hợp.
Đó chính xác là ba dòng mã này.
Vì vậy, tôi đang sao chép chúng và dán chúng ở đây và ở đó chúng ta bắt đầu.
Chúng ta đã có cách truyền tín hiệu trong ba lớp chập, và vì vậy bây giờ chúng ta
chỉ cần truyền tín hiệu từ các lớp chập đến lớp ẩn và sau đó cuối cùng
đến lớp đầu ra nằm ở cuối mạng nơ ron.
Và để làm điều này, trước tiên chúng ta cần làm phẳng lớp chập thứ ba mà chúng ta thu được ở đây.
Hãy nhớ rằng, X lúc đầu là hình ảnh đầu vào, sau đó ở đây X trở thành lớp chập đầu tiên, sau đó ở
đây X trở thành lớp chập thứ hai, và ở đây X trở thành lớp chập thứ ba.
Vì vậy, ngay bây giờ ở giai đoạn này, x là lớp chập thứ ba.
Và bây giờ để có được lớp làm phẳng, chúng ta cần phải làm phẳng lớp tích chập thứ ba này.
Và để làm điều này, chúng ta sẽ làm một cái gì đó tương tự như chúng ta đã làm ở đây.
Chỉ lần này chúng ta không cần số lượng tế bào thần kinh.
Chúng ta chỉ cần làm phẳng các kênh trong lớp phức hợp thứ ba.
Vì vậy, điều này sẽ khá đơn giản hơn nhưng rất giống nhau.
Và để làm tốt điều này, chúng ta sẽ lấy X một lần nữa vì X sẽ trở thành lớp làm phẳng.
Vì vậy, chúng tôi chỉ cập nhật x, vì vậy x bằng nhau.
Sau đó, chúng tôi lấy x một lần nữa.
Nhưng x này là x cũ, là lớp chập thứ ba.
Vì vậy, chúng tôi lấy lớp tích chập thứ ba, sau đó chấm, sau đó chúng tôi lấy hàm xem mà chúng tôi áp dụng
hai đối số.
Cái đầu tiên có kích thước x chấm bằng không.
Vì vậy, một lần nữa, chúng tôi sử dụng hàm kích thước để lấy tất cả các pixel của tất cả các kênh trong lớp phức hợp
thứ ba và chúng tôi đặt chúng lần lượt.
Và vectơ khổng lồ này sẽ trở thành X này ở đây và x này sau đó sẽ trở thành đầu vào của mạng
được kết nối đầy đủ.
Nhưng đó không phải là tất cả những gì chúng ta cần thêm ở đây, dấu phẩy và dấu trừ một.
Vì vậy, bạn có thể tìm thấy thủ thuật đó trong các hướng dẫn của PyTorch.
Đó là cách bạn có thể làm phẳng một lớp phức hợp bao gồm một số kênh bằng cách sử dụng hàm kích thước.
Và tất nhiên, nếu bạn muốn biết thêm chi tiết về cách hoạt động của nó, bạn có thể xem hướng dẫn pytorch.
Tôi sẽ cung cấp liên kết.
Vì vậy, bây giờ chúng ta đã có lớp làm phẳng của mình, bạn biết đấy, lớp làm phẳng
này sẽ trở thành đầu vào của một mạng được kết nối đầy đủ cổ điển với một đường truyền tín hiệu tuyến tính đơn giản.
Và vì vậy bây giờ chúng ta sẽ không sử dụng một hàm tích chập để truyền tín hiệu.
Chúng tôi sẽ sử dụng truyền tuyến tính với lớp tuyến tính và sau đó phá vỡ tuyến tính, bởi vì, bạn biết đấy,
chúng tôi đang làm việc với hình ảnh và hình ảnh có mối quan hệ phi tuyến tính, nơi chúng tôi
sẽ sử dụng một hàm chỉnh lưu để có thể tìm hiểu các mối quan hệ phi tuyến.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
Đây thực sự là bước tiếp theo.
Và bây giờ, đó chính xác là những gì chúng tôi đã làm cho xe tự lái.
Chúng tôi lấy X vì chúng tôi muốn cập nhật lại.
Bây giờ chúng ta muốn lấy lớp ẩn.
Và vì vậy điều đầu tiên chúng tôi làm là sử dụng toàn bộ kết nối của chúng tôi.
FC một vì kết nối đầy đủ.
FC one là kết nối lớp làm phẳng với lớp ẩn.
Và do đó chúng ta cần lấy FC một và áp dụng nó vào X mà chúng ta có ngay bây giờ, đó là lớp làm
phẳng.
Và tất nhiên chúng ta không quên self vì FC một là một biến của hàm init của chúng ta, vì vậy self
sẽ FC một x và điều đó truyền tín hiệu tuyến tính từ lớp làm phẳng sang lớp ẩn.
Nhưng bây giờ chúng ta cần kích hoạt các nơ-ron này đồng thời phá vỡ tuyến tính.
Và đó chính xác là những gì chúng tôi làm với chức năng kích hoạt Bộ chỉnh lưu.
Vì vậy, bây giờ những gì chúng ta phải làm là lấy mô-đun chức năng của chúng tôi.
Và từ mô-đun chức năng này, chúng tôi.
Tất nhiên, chức năng được điều chỉnh của chúng tôi đó là giá trị và chúng tôi tự đặt FC đó một trong dấu ngoặc đơn.
Được rồi.
Vì vậy, những gì xảy ra trong dòng mã này là đầu tiên chúng ta truyền các tín hiệu từ lớp làm phẳng đến
lớp ẩn của mạng được kết nối đầy đủ.
Và sau đó chúng tôi kích hoạt các nơ-ron của lớp ẩn này bằng cách phá vỡ tuyến tính với chức năng kích hoạt
bộ chỉnh lưu này.
Và chúng tôi nhận được lớp ẩn của chúng tôi là X ở đây.
Hoàn hảo.
Và bây giờ chúng ta chỉ còn một bước nữa để làm.
Tất nhiên, nó là để truyền tín hiệu từ lớp ẩn đến lớp đầu ra với các nơ-ron đầu
ra cuối cùng.
Và để làm tốt điều này, điều đó rất đơn giản.
Đó chính xác là những gì chúng tôi đã làm cho xe tự lái.
Chúng tôi có kết nối đầy đủ thứ hai của chúng tôi.
FC hai Và tất nhiên, chúng tôi áp dụng nó cho các nơ-ron của lớp ẩn hiện là x.
Vì vậy, x ở đây là các nơ-ron của lớp ẩn.
X và x cũ ở đây tất nhiên trở thành các nơron đầu ra của lớp đầu ra chứa các giá trị Q.
Và cuối cùng, chúng tôi chỉ cần trả về các nơ-ron đầu ra là X với các giá trị Q.
Rất hoàn hảo.
Xin chúc mừng.
Chúng tôi chỉ tạo ra một bộ não.
Chúng tôi chỉ tạo ra bộ não của mắt bằng mắt và phần còn lại của các tế bào.
Vì vậy, xin chúc mừng.
Bây giờ là lúc để tạo ra cơ thể đang xác định cách chúng ta sẽ thực hiện hành động sau khi tất cả các
tín hiệu được xử lý trong não.
Vì vậy, đó là bước quan trọng thứ hai của chúng tôi.
Hãy làm điều này trong các hướng dẫn tiếp theo.
Và cho đến khi đó, hãy tận hưởng.
TÔI.