Ciao e benvenuto in questo tutorial.
Va bene, inizieremo con il primo dei nostri animali morali e il più importante che
è confuso.
Perché.
E questo è in questo file che implementeremo il cervello dell'homo che conosci il cervello nel
cuore dell'8: 3 Simmo che è in questo file che farà sì che la rete neurale che
conterrà naturalmente qualche convoluzionale saprà quando funzionerà perché, naturalmente, stiamo ancora facendo un apprendimento
approfondito.
Così sono in grado di avere gli occhi e all'interno di questa rete neurale si integrerà tutto ciò che
è collegato al Craigmile attivo e c'è un bonus.
Come ti ho detto stiamo implementando uno dei più potenti principi morali A-3 e ciò che lo rende
così potente è che conterrà un record di una nuova rete e più precisamente nella memoria a lungo termine LCN in modo che possiamo
imparare le proprietà temporali di ciò che è andando avanti.
Anche in questo caso, sono le proprietà temporali dell'input in modo che le previsioni possano essere ancora migliori.
Quindi eccoci.
molto potente che combina fondamentalmente tutte le reti neurali che abbiamo visto nel corso di approfondimento.
Stiamo implementando un modello
Questa è una rete neurale artificiale, una rete neurale convoluzionale e una nuova rete.
E al centro di tutte queste reti c'è naturalmente il modello A-380 che renderà l'IA AI
molto potente.
Facciamo così, attacciamo questo modello e implementiamo.
Quindi inizieremo con due funzioni.
pesi e vogliamo solo fare queste due funzioni per noi in modo che abbiamo già
uno strumento per integrarci molto facilmente all'interno della casa, così la rete neurale.
Ci sono solo alcune funzioni che si prenderanno cura di come possiamo inizializzare i pesi perché sai che avremo alcune nuove
reti e quindi avremo
Quindi queste due funzioni saranno colonne normalizzate.
Inizializzatore che è fondamentalmente una funzione che non solo può inizializzare alcuni pesi ma imposta una variazione specifica
dei pesi del tensore.
Questo è esattamente ciò che stiamo per implementare in questo momento.
E poi implementeremo la seconda funzione che sarà il peso in quella funzione
e che fondamentalmente inizializzerà i pesi in un tempo sufficiente per l'apprendimento.
Tutto ok.
E poi, quando avremo finito con queste due funzioni, inizieremo ad implementare la rete neurale.
Facciamo quindi rapidamente queste due funzioni, quindi sto iniziando con una def
qui, poi darò il nome di questa funzione che è normalizzata e queste colonne core sottolineano l'inizializzatore.
Eccoci.
E questa funzione richiederà solo due input.
Per prima cosa saranno i pesi che vogliamo inizializzare e la deviazione standard perché, come ho appena detto,
vogliamo impostare una varianza specifica per il nostro tensore di pesi.
E se vuoi capire perché dobbiamo farlo, è perché sai quando creeremo la rete neurale che
sarà l'attore e il critico secondo il passaggio di domani e faremo due livelli separati
completamente collegati uno per l'attore e uno per il critico.
E questi due livelli completamente collegati avranno pesi e imposteremo una deviazione standard per ciascuno di
questi due gruppi di pesi.
E quindi quello che faremo sarà impostare una piccola deviazione standard per l'attore.
Sarà intorno a 0. 01 e una grande deviazione standard per il critico che sarà intorno a 1 credo.
possiamo facilmente impostare la deviazione standard per i pesi che inizializzeremo in seguito per l'attore e il craic.
Ecco perché stiamo facendo questa funzione in modo che
Ecco perché lo stiamo facendo.
Quindi ora imposteremo un valore predefinito, ma questo cambierà in seguito quando inizializzeremo
i pesi.
Quindi usiamolo per 1. 0.
Tutto ok.
E ora siamo pronti a definire cosa c'è dentro questa funzione.
Quindi quello che preparerà per primo è l'output che chiameremo.
Quindi questo per tutti è ciò che verrà restituito da questa funzione.
E così in un primo momento quello che faremo è questo.
Quindi, come hai capito, questa uscita sarà un tensore di pesi che avrà una deviazione standard specifica.
Ma prima di occuparci dell'impostazione della deviazione standard, vogliamo solo inizializzarla e quindi imposteremo
qui la deviazione standard che è l'argomento che è l'input di questa funzione.
Quindi, per inizializzare i pesi del tensore, potresti sapere come farlo.
L'abbiamo già fatto.
round e la funzione che inizializzerà la risposta incendiata con pesi casuali che seguono una distribuzione normale.
Useremo la nostra libreria di torche e da questa libreria di torche prenderemo il
Ecco perché è chiamato Rant.
E per quanto riguarda il normale.
E così ora quello che dobbiamo semplicemente inserire è il numero di elementi che la distensione conterrà.
E questo numero di elementi è ovviamente il numero di pesi perché in realtà stavamo inizializzando un
tensore per questi pesi qui.
E così per ottenere questo numero di elementi possiamo semplicemente prendere i nostri pesi e aggiungere punti per ottenere dimensioni con parentesi.
stesso numero di elementi dei nostri pesi e sarà inizializzato con pesi casuali seguendo una distribuzione normale.
E questo darà il numero di elementi e pesi in modo che crei
il tensore torcia dello
Tutto ok.
E ora è il momento di impostare la deviazione standard che vogliamo avere che è la deviazione standard qui.
Quindi faremo ora una semplice normalizzazione.
Abbiamo un senso dei pesi torturato e ora vogliamo normalizzarlo.
E così per normalizzare semplicemente scriverà il calcolo esplicito.
e quindi aggiornarlo moltiplicandolo per la deviazione standard che vogliamo dividere per la somma che ho appena menzionato.
E quindi quello che dobbiamo semplicemente fare qui è prendere il nostro output
E quindi per ottenere la somma useremo la funzione radice quadrata con la torcia.
E così è quando viene preso qui che è q r t.
Questa è la funzione radice quadrata.
E all'interno inseriremo il quadrato di alcuni pesi di un vettore.
E così prendiamo le nostre uscite.
Quindi usiamo la funzione di potenza a cui inseriamo perché vogliamo prendere il quadrato della somma
e quindi prendiamo quindi il sole.
E all'interno stiamo andando a specificare l'indice del cono che contiene il peso.
Volete alcuni e poi ottenere questi pesi separatamente perché volete sommarli bene di solito
espandiamo la scuola in funzione del nostro output.
Tutto ok.
Quindi questo otterrà i pesi fuori che finora sono stati inizializzati come una sorta di pesi Torchin che ottiene
tutti questi pesi.
Prendiamo la somma del quadrato e quindi prendiamo la radice quadrata per applicare la normalizzazione.
fatto che abbiamo questa deviazione standard al numeratore ci assicureremo di poterlo scrivere qui.
E il
Le varianti saranno pari al quadrato della deviazione standard.
Questa formula qui farà in modo che questo tensore di pesi che abbiamo inizializzato avrà una varianza
che sarà uguale al quadrato della deviazione standard che poniamo come argomenti.
Ed è così che possiamo impostare una deviazione standard specifica per il futuro in realtà e un critico
che farò presto e sceglieremo una piccola deviazione standard per l'attore e una più grande per il
critico e lo faremo molto facilmente da questa funzione.
Tutto ok.
E così ora abbiamo solo una cosa da fare.
Ovviamente è necessario restituire l'output che è ora normalizzato con questa deviazione standard specifica.
Va bene così perfetto.
Questa è la prima funzione che dovevamo fare.
Questo è il primo strumento che saremo molto felici di usare stasera.
Cervello marino H-3.
Abbiamo un'altra funzione da fare ora.
Sarà la funzione del peso.
E questa è solo una funzione che ricorderà di inizializzare i pesi per rendere l'apprendimento ottimale.
Quindi facciamolo nel prossimo tutorial e fino a quel momento.