Bonjour et bienvenue dans ce tutoriel.
Très bien, nous allons commencer par le premier membre de notre moral et le plus important oiseau qui
soit confus.
Pourquoi.
Et c'est dans ce fichier que nous allons implémenter le cerveau de l'homo que vous connaissez. Le cerveau au
cœur du Simmo 8: 3 qui figure dans ce fichier créera le réseau de neurones qui contiendra bien sûr
une certaine connotation quand cela fonctionnera. parce que, bien sûr, nous continuons d’apprendre par renforcement en
profondeur.
Ainsi, nous pouvons avoir des yeux et au sein de ce réseau de neurones intégrer tout ce qui est lié
au Craigmile actif et il y a un bonus.
Comme je vous l’ai dit, nous mettons en œuvre l’une des plus puissantes morales de l’A-3. Ce qui le
rend aussi puissant, c’est qu’il contiendra un enregistrement d’un nouveau réseau et plus précisément dans la mémoire à long terme de LCN afin que nous
puissions connaître les propriétés temporelles de ce qui est. passe.
Encore une fois, ce sont en fait les propriétés temporelles de l’entrée afin que les prédictions puissent être encore meilleures.
Alors on y va.
Nous mettons en place un modèle très puissant combinant à la base tous les réseaux de neurones que nous avons vus
dans le cours d’approfondissement.
C’est un réseau neuronal artificiel, un réseau neuronal convolutionnel et un nouveau réseau record.
Et au cœur de tous ces réseaux, il y a bien sûr le modèle A-380 qui rendra l’IA AI
très puissante.
Alors faisons ceci attaquons ce modèle et implémenté.
Nous allons donc commencer par créer deux fonctions.
Il y a juste quelques fonctions qui vont nous aider à initialiser les poids car vous savez
que nous allons avoir de nouveaux réseaux et donc nous allons avoir des poids et
nous voulons juste faire ces deux fonctions pour nous afin que nous disposons déjà d'un outil pour intégrer très facilement l'intérieur de la maison
au réseau de neurones.
Donc, ces deux fonctions vont être des colonnes normalisées.
Initialiser est une fonction qui peut non seulement initialiser des poids, mais également définir une variance spécifique des
poids du tenseur.
C'est donc exactement ce que nous sommes sur le point de mettre en œuvre maintenant.
Et ensuite, nous mettrons en œuvre la deuxième fonction qui sera les poids dans cette
fonction et qui initialisera les poids dans suffisamment de temps pour l'apprentissage.
D'accord.
Et ensuite, une fois ces deux fonctions terminées, nous commencerons à mettre en œuvre le réseau de neurones.
Faisons donc rapidement ces deux fonctions donc je commence par un def
ici, puis je vais donner le nom de cette fonction qui est normalisée et ces colonnes de base soulignent l’initialisation.
Nous y voilà.
Et cette fonction ne prendra que deux entrées.
Il s’agit d’abord des poids que nous voulons initialiser et de l’écart type car, comme je viens de le
dire, nous voulons définir une variance spécifique pour notre tenseur de poids.
Et si vous voulez comprendre pourquoi nous devons le faire, c’est parce que vous savez, lorsque nous créons le
réseau de neurones, qui sera l’acteur et le critique selon l’avenir et nous créerons deux couches distinctes et totalement
connectées, l’une pour l’acteur et la seconde. un pour le critique.
Et ces deux couches entièrement connectées auront des poids et nous établirons un écart-type pour chacun de
ces deux groupes de poids.
Nous allons donc définir un petit écart type pour l'acteur.
Ce sera autour de 0. 01 et un écart type important pour le critique qui sera autour de 1 je pense.
C’est pourquoi nous avons créé cette fonction pour pouvoir définir très facilement l’écart-type des poids que nous
initialiserons plus tard pour l’acteur et le craic.
C'est pourquoi nous faisons cela.
Nous allons donc maintenant définir une valeur par défaut, mais celle-ci changera par la suite lorsque nous initialiserons
les poids.
Alors, utilisons donc pour 1. 0.
D'accord.
Et maintenant, nous sommes prêts à définir le contenu de cette fonction.
Donc, ce que nous allons préparer en premier lieu, ce sont les résultats que nous allons appeler.
Donc, ceci est pour tout ce qui sera retourné par cette fonction.
Et donc au début, nous allons le faire.
Donc, comme vous l'avez compris, cette sortie sera un tenseur de poids qui aura un écart-type spécifique.
Mais avant de régler l’écart type, nous voulons simplement l’initialiser, puis nous allons définir
l’écart type ici, qui est l’argument qui est l’entrée de cette fonction.
Donc, pour initialiser les poids du tenseur, vous savez peut-être comment le faire.
Nous l'avons déjà fait.
Nous allons utiliser notre bibliothèque de flambeaux. À partir de cette bibliothèque de flambeaux, nous allons faire le tour et la
fonction qui initialisera la réponse incendiée avec des poids aléatoires qui suivent une distribution normale.
Donc c'est pourquoi on appelle ça la diatribe.
Et comme pour la normale.
Et maintenant, nous devons simplement entrer le nombre d'éléments que contiendra distention.
Et ce nombre d'éléments est bien sûr le nombre de poids parce que nous étions en train d'initialiser un
tenseur pour ces poids ici.
Et donc pour obtenir ce nombre d'éléments, nous pouvons simplement prendre nos poids et ajouter un point pour obtenir la taille avec des parenthèses.
Et cela donnera le nombre d'éléments et de poids de manière à créer le tenseur de torche du même
nombre d'éléments de nos poids et il sera initialisé avec des poids aléatoires suivant
une distribution normale.
D'accord.
Et maintenant, il est temps de définir l’écart type que nous voulons avoir, c’est l’écart type ici.
Nous allons donc faire maintenant est une simple normalisation.
Nous avons un sens torturé des poids et nous voulons maintenant le normaliser.
Et ainsi, pour normaliser, il écrira simplement le calcul explicite.
Nous devons donc simplement prendre notre sortie, puis la mettre à jour en la multipliant par l’écart type
que nous voulons diviser par la somme que je viens de mentionner.
Et donc pour obtenir la somme, nous allons utiliser la fonction racine carrée par torche.
Et c'est donc quand pris ici torche qui s q r t.
C'est la fonction racine carrée.
Et à l'intérieur, nous allons entrer dans le carré certains des poids d'un vecteur.
Et donc nous prenons nos sorties.
Ensuite, nous utilisons la fonction de puissance à laquelle nous entrons car nous voulons prendre le carré de la somme
et ensuite nous prenons donc le soleil.
Et à l'intérieur, nous allons spécifier l'indice du cône qui contient le poids.
Vous voulez obtenir ces poids, puis les séparer parce que vous voulez bien les résumer, nous
développons généralement l’école en fonction de nos résultats.
D'accord.
Donc, cela aura les poids qui, jusqu'ici, ont été initialisés comme une sorte de poids Torchin qui obtient tous
ces poids.
Nous prenons la somme des carrés puis nous prenons la racine carrée pour appliquer la normalisation.
Et comme nous avons cet écart type au numérateur, nous nous assurerons de pouvoir l'écrire
ici.
Les variantes out seront égales au carré de l'écart type.
Cette formule garantira ici que la variance de ce tenseur de poids initialisé sera égale au
carré de l’écart type que nous avons défini comme arguments.
Et c’est ainsi que nous pouvons définir un écart-type spécifique pour le futur et une critique qui fera
bientôt. Nous choisirons un petit écart-type pour l’acteur et un écart plus important pour le critique.
Nous le ferons très facilement depuis cette fonction.
D'accord.
Et maintenant, il ne nous reste plus qu’une chose à faire.
Il est bien sûr de renvoyer la sortie qui est maintenant normalisée avec cet écart type spécifique.
Très bien si parfait.
C'est la première fonction que nous devions faire.
C'est le premier outil que nous serons très heureux d'utiliser ce soir.
Cerveau marin H-3.
Nous avons encore une fonction à faire maintenant.
Ça va être la fonction de poids.
Et ce n'est qu'une fonction qui rappellera d'initialiser les poids pour rendre l'apprentissage optimal.
Alors faisons cela dans le prochain tutoriel et jusque-là I.