Hallo und herzlich willkommen zu diesem Tutorial.
Also gut, also fangen wir mit dem ersten Mann unserer Moral und dem wichtigsten Geflügel an, das durcheinander
geraten ist.
Warum.
Und dies ist in dieser Datei, dass wir das Gehirn des Homo implementieren werden. Sie kennen das Gehirn
im Herzen des 8: 3-Simmos, das sich in dieser Datei befindet und die das neuronale Netzwerk bilden wird, das
natürlich einige Convolutional-Signale enthält, wenn dies funktioniert da wir natürlich immer noch einiges an Verstärkung
lernen.
So können Sie Augen haben und in dieses neuronale Netzwerk alles integrieren, was mit dem aktiven
Craigmile zusammenhängt und es gibt einen Bonus.
Wie ich Ihnen sagte, implementieren wir eine der mächtigsten A-3-Sitten und das macht
es so mächtig, dass es ein neues Netzwerk und genauer im Langzeitgedächtnis des LCN enthält, damit wir
die zeitlichen Eigenschaften dessen erfahren können los
Das sind wiederum die zeitlichen Eigenschaften der Eingabe, so dass die Vorhersagen noch besser sein können.
Also los geht's.
Wir implementieren ein sehr leistungsfähiges Modell, das im Wesentlichen alle neuronalen Netzwerke kombiniert, die wir im
Vertiefungskurs gesehen haben.
Das ist ein künstliches neuronales Netzwerk, ein konvolutionäres neuronales Netzwerk und ein Rekord-neues Netzwerk.
Und im Herzen all dieser Netzwerke gibt es natürlich das A-380-Modell, das die AI-KI sehr mächtig
machen wird.
Also lasst uns dies machen, dieses Modell angreifen und implementieren.
Wir beginnen also mit zwei Funktionen.
Es gibt nur einige Funktionen, die sich darum kümmern, wie wir die Gewichte initialisieren können, weil
Sie wissen, dass wir einige neue Netzwerke haben werden. Deshalb werden wir Gewichte haben,
und wir möchten diese beiden Funktionen nur für uns einrichten Wir haben bereits ein Werkzeug, um das neuronale Netzwerk so einfach in
Ihr Heim zu integrieren.
Diese beiden Funktionen werden also normierte Spalten sein.
Initialisierer ist im Grunde eine Funktion, die nicht nur einige Gewichte initialisieren kann, sondern auch eine bestimmte Varianz
der Tensorgewichte einstellt.
Genau das implementieren wir gerade.
Und dann werden wir die zweite Funktion implementieren, die die Gewichte in dieser Funktion sein werden
und die Gewichte im Wesentlichen in einer für das Lernen ausreichenden Zeit initialisieren.
Gut.
Sobald wir mit diesen beiden Funktionen fertig sind, werden wir mit der Implementierung des neuronalen Netzwerks beginnen.
Also lass es uns tun, lass uns diese beiden Funktionen schnell machen, also beginne
ich mit einem def hier. Dann werde ich den Namen dieser Funktion nennen, die normalisiert ist und diese Kernspalten die Initialisierung unterstreichen.
Da gehen wir.
Und diese Funktion benötigt nur zwei Eingaben.
Zuerst werden es die Gewichte sein, die wir initialisieren wollen, und die Standardabweichung, denn wie ich gerade
sagte, möchten wir eine bestimmte Varianz für unseren Tensor einstellen.
Und wenn Sie verstehen wollen, warum wir dies tun müssen, dann wissen Sie, wann
wir das neuronale Netzwerk, das der Schauspieler und der Kritiker sein wird, gemäß dem
Durchmorgen von morgen erstellen eine für den Kritiker.
Diese beiden vollständig verbundenen Schichten haben Gewichtungen, und wir werden für jede dieser beiden
Gewichtungsgruppen eine Standardabweichung festlegen.
Wir werden also eine kleine Standardabweichung für den Schauspieler festlegen.
Es wird ungefähr 0 sein. 01 und eine große Standardabweichung für den Kritiker, die ungefähr 1 sein wird, denke ich.
Deshalb erstellen wir diese Funktion, damit wir die Standardabweichung für die Gewichte, die wir später für den
Schauspieler und den Craic initialisieren, sehr einfach einstellen können.
Deshalb machen wir das.
Jetzt legen wir nur einen Standardwert fest, der sich jedoch nach der Initialisierung der Gewichtungen
ändert.
Also lasst uns dies für 1 verwenden. 0
Gut.
Jetzt können wir definieren, was in dieser Funktion steckt.
Was also zuerst vorbereitet wird, ist die Ausgabe, die wir aufrufen werden.
Dies ist also für alle das, was von dieser Funktion zurückgegeben wird.
Und so machen wir es zuerst.
So wie Sie verstanden haben, wird diese Ausgabe ein Tensor von Gewichten sein, die eine bestimmte Standardabweichung haben.
Bevor wir uns jedoch mit der Einstellung der Standardabweichung befassen, wollen wir sie nur initialisieren und dann
die Standardabweichung hier setzen, die das Argument ist, das die Eingabe dieser Funktion ist.
Wenn Sie also die Tensorgewichte initialisieren, wissen Sie vielleicht, wie es geht.
Wir haben es schon gemacht.
Wir werden unsere Fackelbibliothek verwenden und aus dieser Fackelbibliothek werden wir die Runde und Funktion übernehmen,
die die brennende Antwort mit zufälligen Gewichtungen initialisiert, die einer Normalverteilung folgen.
Deshalb wird es Rant genannt.
Und wie normal.
Was wir also einfach eingeben müssen, ist die Anzahl der Elemente, die die Ausdehnung enthalten wird.
Und diese Anzahl von Elementen ist natürlich die Anzahl der Gewichte, da wir hier tatsächlich einen Tensor
für diese Gewichte initialisiert haben.
Um diese Anzahl von Elementen zu erhalten, können wir einfach unsere Gewichte verwenden und Punkt hinzufügen, um die Größe mit Klammern zu erhalten.
Dies gibt die Anzahl der Elemente und Gewichte an, so dass der Brennertensor die gleiche Anzahl
von Elementen unserer Gewichte aufweist und dieser nach einer Normalverteilung mit zufälligen
Gewichten initialisiert wird.
Gut.
Nun ist es an der Zeit, die Standardabweichung festzulegen, die hier gewünscht wird.
Also machen wir jetzt eine einfache Normalisierung.
Wir haben ein gefoltertes Gefühl von Gewichten und jetzt wollen wir es normalisieren.
Um dies zu normalisieren, wird einfach die explizite Berechnung geschrieben.
Was wir hier einfach tun müssen, ist, unsere Ausgabe zu nehmen und sie zu aktualisieren, indem sie mit der
Standardabweichung multipliziert wird, die wir mit der soeben erwähnten Summe dividieren möchten.
Um die Summe zu erhalten, verwenden wir die Quadratwurzelfunktion mit der Fackel.
Und so ist das, wenn man hier Fackel nimmt, die s q r t ist.
Das ist die Quadratwurzelfunktion.
Im Inneren geben wir dem Quadrat einige der Gewichte eines Vektors ein.
Und so nehmen wir unsere Ergebnisse.
Dann benutzen wir die Potenzfunktion, in die wir eingeben, weil wir das Quadrat der Summe nehmen
wollen und dann die Sonne.
Im Inneren geben wir den Index des Kegels an, der das Gewicht enthält.
Möchten Sie einige und dann diese Gewichte separat erhalten, weil Sie sie gut zusammenfassen möchten, erweitern
wir normalerweise die Schule in Abhängigkeit von unserer Leistung.
Gut.
Dies wird also die Gewichte herausholen, die bisher als eine Art Torchin-Gewichte initialisiert wurden, die alle diese
Gewichte erhält.
Wir nehmen die Summe des Quadrats und dann die Quadratwurzel, um die Normalisierung anzuwenden.
Und wenn wir diese Standardabweichung am Zähler haben, stellen wir sicher, dass wir sie hier schreiben
können.
Die Varianten out entsprechen dem Quadrat der Standardabweichung.
Diese Formel stellt sicher, dass der von uns initialisierte Tensor der Gewichte eine Abweichung aufweist, die
dem Quadrat der Standardabweichung entspricht, die wir als Argumente verwenden.
Und so können wir eine konkrete Standardabweichung für die Zukunft und Kritiker festlegen, die bald erstellt wird, und
wir werden eine kleine Standardabweichung für den Schauspieler und eine größere für den Kritiker wählen, und wir
werden dies seit dieser Funktion sehr leicht tun.
Gut.
Wir haben also nur noch eine Sache zu tun.
Es ist natürlich, die Ausgabe zurückzugeben, die jetzt mit dieser spezifischen Standardabweichung normalisiert ist.
Alles klar so perfekt.
Das war die erste Funktion, die wir machen mussten.
Dies ist das erste Werkzeug, das wir heute Abend gerne verwenden werden.
H-3-Seehirn
Wir haben jetzt noch eine weitere Funktion zu erstellen.
Es wird die Gewichtsfunktion sein.
Und das ist nur eine Funktion, die die Gewichte initialisiert, um das Lernen optimal zu gestalten.
Also machen wir das im nächsten Tutorial und bis dahin ich.