Bună ziua și bun venit la acest tutorial.
Bine, așa că vom începe cu primul om al moralului nostru și cel mai important păscut care
este încurcat.
De ce.
Și acest lucru este în acest dosar pe care îl vom pune în aplicare creierul homo știți creierul
în inima Simmo 8: 3 care este în acest fișier care va face rețeaua neuronale care va conține, desigur,
unele convolutional va ști când funcționează pentru că bineînțeles că facem încă o învățătură de întărire
profundă.
Deci, sunt capabili să aibă ochi și în interiorul acestei rețele neuronale va integra tot ceea ce este
legat de Craigmile activ și există un bonus.
După cum v-am spus că implementăm una dintre cele mai puternice morale A-3 și ceea ce face ca
acest lucru să fie puternic este că va conține o înregistrare într-o nouă rețea și mai precis în memoria LCN pe termen lung,
astfel încât să putem învăța proprietățile temporale ale continuă.
Din nou, aceasta este de fapt proprietățile temporale ale intrărilor, astfel încât predicțiile să fie și mai bune.
Așa că mergem.
Punem în aplicare un model foarte puternic care combină practic toate rețelele neuronale pe care le-am văzut
în cursul aprofundării.
Aceasta este o rețea neurală artificială, o rețea neuronală convoluțională și o rețea nouă.
Și în centrul tuturor acestor rețele există, desigur, modelul A-380 care va face AI AI
foarte puternic.
Deci haideți să facem acest lucru să atacăm acest model și să îl implementăm.
Deci, vom începe prin a face două funcții.
Există doar câteva funcții care vor avea grijă de modul în care putem iniția greutățile, deoarece
știți că vom avea noi rețele și, prin urmare, vom avea greutăți și dorim
doar să facem aceste două funcții pentru noi, astfel încât avem deja un instrument care se integrează foarte ușor în interiorul casei,
astfel încât rețeaua neuronală.
Deci aceste două funcții vor fi coloane normalizate.
Inițializatorul care este, în esență, o funcție care nu numai că poate inițializa unele greutăți, ci stabilește o variație
specifică a greutăților tensor.
Deci exact asta vom implementa acum.
Apoi vom implementa a doua funcție care va fi greutățile în această funcție
și care va inițializa greutățile în timp suficient pentru a învăța.
In regula.
Apoi, odată ce terminăm cu aceste două funcții, vom începe implementarea rețelei neuronale.
Deci haideți să facem să facem rapid aceste două funcții, așa că încep
cu un def aici, atunci voi da numele acestei funcții care este normalizată și aceste coloane de bază subliniază inițializatorul.
Vom merge acolo.
Și această funcție va avea doar două intrări.
Mai intai vor fi greutatile pe care dorim sa le initializam si deviatia standard deoarece, dupa cum am spus,
vrem sa stabilim o varianta specifica pentru tensorul nostru de greutati.
Și dacă vreți să înțelegeți de ce trebuie să facem acest lucru, este pentru că știi când facem
rețeaua neuronală care va fi actorul și criticul în funcție de ziua de mâine și vom face
două straturi separate separate pentru actor și unul pentru critic.
Iar aceste două straturi complet conectate vor avea greutăți și vom stabili o abatere standard pentru fiecare dintre
aceste două grupe de greutăți.
Și ceea ce vom face este că vom stabili o mică abatere standard pentru actor.
Va fi în jur de 0. 01 și o abatere standard mare pentru criticul care va fi în jurul valorii de 1 cred.
De aceea facem această funcție astfel încât să putem stabili cu ușurință abaterea standard pentru greutățile pe care le
vom inițializa mai târziu pentru actor și pentru craieni.
De asta facem asta.
Deci, acum vom seta o valoare implicită, dar aceasta se va schimba după aceea când vom inițializa
greutățile.
Deci, să folosim acest lucru pentru 1. 0.
In regula.
Și acum suntem gata să definim ce este în interiorul acestei funcții.
Deci, ceea ce va pregăti mai întâi este ieșirea pe care o vom apela.
Deci, acest lucru pentru toți este ceea ce va fi returnat de această funcție.
Și la început ceea ce vom face este.
Așa cum ați înțeles această ieșire va fi un tensor de greutăți care va avea o abatere standard specifică.
Dar, înainte de a avea grijă să setăm abaterea standard, vrem doar să o inițializăm și
apoi vom stabili deviația standard aici, care este argumentul care este intrarea acestei funcții.
Deci, pentru a iniția greutățile tensorului, s-ar putea să știți cum să faceți acest lucru.
Am făcut-o deja.
Vom folosi biblioteca noastră torche și din această bibliotecă torche vom prelua runda și funcția care
vor inițializa răspunsul încălzit cu greutăți aleatorii care urmează unei distribuiri normale.
De aceea se numeste rant.
Și ca pentru normal.
Și acum, ceea ce avem nevoie pur și simplu pentru a introduce este numărul de elemente care distența va conține.
Și acest număr de elemente este, desigur, numărul de greutăți, deoarece inițial am inițializat un tensor
pentru aceste greutăți aici.
Și pentru a obține acest număr de elemente putem pur și simplu să luăm greutățile noastre și să adăugăm puncte pentru a obține mărime cu paranteze.
Și acest lucru va da numărul de elemente și greutăți astfel încât să creeze tensorul tortei a aceluiași
număr de elemente ale greutăților noastre și va fi inițializat cu greutăți aleatorii după
o distribuție normală.
In regula.
Și acum este timpul să setăm deviația standard pe care dorim să o avem, care este deviația standard aici.
Așa că o să facem acum este o normalizare simplă.
Avem un sentiment de greutăți torturate și acum vrem să o normalizăm.
Și astfel, pentru ao normaliza, va scrie pur și simplu calculul explicit.
Așadar, ceea ce trebuie pur și simplu să facem aici este să luăm rezultatul, apoi să îl actualizăm prin înmulțirea lui cu deviația
standard pe care dorim să o împărțim cu suma pe care tocmai am menționat-o.
Și pentru a obține suma pe care o vom folosi funcția rădăcină pătrată prin lanternă.
Și atunci, atunci când luați aici torche că s q r t.
Aceasta este funcția rădăcină pătrată.
Și în interiorul nostru vom introduce pătratul câtorva greutăți ale unui vector.
Și astfel ne luăm rezultatele.
Apoi vom folosi funcția de alimentare la care intrăm pentru că vrem să luăm pătratul sumei
și apoi să luăm soarele.
Și în interior vom preciza indicele conului care conține greutatea.
Vreți la unii și apoi pentru a obține aceste greutăți separat pentru că doriți să le însumați bine,
de obicei, extindem școala în funcție de ieșirea noastră.
In regula.
Deci, aceasta va obține greutățile care până acum au fost inițializate ca un fel de greutăți Torchin care primește toate
aceste greutăți.
Luăm suma pătratului și apoi luăm rădăcina pătrată pentru a aplica normalizarea.
Și faptul că avem această abatere standard la numărul de numerar vom asigura că îl putem scrie
aici.
Variantele de ieșire vor fi egale cu pătratul deviației standard.
Această formulă va asigura că acest tensor de greutăți inițializat va avea o variație care va fi
egală cu pătratul deviației standard pe care o punem ca argument.
Și așa putem stabili o abatere standard specifică pentru viitor și de fapt criticul care va face în curând
și vom alege o mică abatere standard pentru actor și una mai mare pentru critic și vom
face acest lucru foarte ușor de la această funcție.
In regula.
Și acum avem doar un singur lucru de făcut.
Este bine să reveniți la ieșirea care este acum normalizată cu această abatere standard specifică.
În regulă, atât de perfectă.
Aceasta este prima funcție pe care a trebuit să o facem.
Acesta este primul instrument pe care îl vom folosi foarte mult în seara asta.
H-3 creier mare.
Avem încă o funcție pe care o putem face acum.
Va fi funcția de greutate.
Și aceasta este doar o funcție care va reaminti inițializarea greutăților pentru a face învățarea optimă.
Deci, să facem acest lucru în tutorialul următor și până atunci.