Hola y bienvenido a este tutorial.
Muy bien, así que vamos a comenzar con el primer compañero de nuestra moral y la ave más importante
que está confusa.
Por qué.
Y esto es en este archivo que implementaremos el cerebro del homo, usted conoce el cerebro en el
corazón del Simmo 8: 3 que está en este archivo que hará que la red neuronal que contendrá, por
supuesto, algunos convolucionales sabrá cuando eso funcione porque por supuesto todavía estamos haciendo un aprendizaje profundo
de refuerzo.
Así que pueden tener ojos y dentro de esta red neuronal integrarán todo lo que está relacionado
con el Craigmile activo y hay una bonificación.
Como te dije, estamos implementando una de las morales A-3 más poderosas y lo que lo hace tan
poderoso es que contendrá un registro de una nueva red y más precisamente en la memoria a largo plazo de LCN para que
podamos aprender las propiedades temporales de lo que pasando.
Una vez más, eso es en realidad las propiedades temporales de la entrada para que las predicciones sean aún mejores.
Entonces ahí vamos
muy poderoso que combina básicamente todas las redes neuronales que vimos en el curso de profundización.
Estamos implementando un modelo
Esa es una red neuronal artificial, una red neuronal convolucional y una red nueva.
Y en el corazón de todas estas redes está, por supuesto, el modelo A-380 que hará que la AI AI
sea muy poderosa.
Entonces, hagamos esto, ataquemos este modelo e implementemos.
Así que vamos a comenzar haciendo dos funciones.
vamos a tener pesos y solo queremos hacer estas dos funciones para que ya tenemos
una herramienta para integrar muy fácilmente dentro del hogar para que la red neuronal.
Solo hay algunas funciones que se ocuparán de cómo podemos inicializar los pesos porque sabes que vamos a tener algunas redes
nuevas y, por lo tanto,
Entonces estas dos funciones van a ser columnas normalizadas.
Inicializador que es básicamente una función que no solo puede inicializar algunos pesos sino que establece una varianza específica
de pesos de tensor.
Así que eso es exactamente lo que estamos por implementar en este momento.
Y luego implementaremos la segunda función que serán los pesos en esa función
y que básicamente inicializará los pesos con tiempo suficiente para el aprendizaje.
Todo bien.
Y luego, una vez que hayamos terminado con estas dos funciones, comenzaremos a implementar la red neuronal.
Así que hagámoslo, vamos a hacer estas dos funciones rápidamente, así que empiezo con
una def aquí, luego voy a dar el nombre de esta función que está normalizada y estas columnas centrales subrayan el inicializador.
Aquí vamos.
Y esta función tomará solo dos entradas.
Primero van a ser los pesos que queremos inicializar y la desviación estándar porque, como acabo de
decir, queremos establecer una varianza específica para nuestro tensor de pesos.
Y si quieres entender por qué tenemos que hacer esto es porque sabes cuando crearemos la red neuronal
que será el actor y la crítica de acuerdo con el mañana y haremos dos capas separadas
completamente conectadas una para el actor y uno para el crítico
Y estas dos capas completamente conectadas tendrán pesos y estableceremos una desviación estándar para cada uno de
estos dos grupos de pesos.
Entonces, lo que haremos es establecer una pequeña desviación estándar para el actor.
Será alrededor de 0. 01 y una gran desviación estándar para el crítico, que será alrededor de 1, creo.
podamos establecer fácilmente la desviación estándar para los pesos que inicializaremos más tarde para el actor y el personaje.
Es por eso que estamos haciendo esta función para que
Es por eso que estamos haciendo esto.
Entonces ahora vamos a establecer un valor predeterminado, pero esto cambiará después cuando inicialicemos
los pesos.
Así que vamos a usarlo para 1. 0.
Todo bien.
Y ahora estamos listos para definir qué hay dentro de esta función.
Entonces, lo que primero se preparará es el resultado que vamos a llamar.
Así que esto es lo que devolverá esta función.
Y entonces, al principio, lo que vamos a hacer es eso.
Entonces, como usted entendió, esta salida será un tensor de pesos que tendrá una desviación estándar específica.
Pero antes de que nos ocupemos de establecer la desviación estándar, solo queremos inicializarla y luego estableceremos
la desviación estándar aquí, que es el argumento que es la entrada de esta función.
Así que, para inicializar los pesos del tensor, es posible que sepa cómo hacerlo.
Ya lo hicimos
la ronda y la función que inicializarán la respuesta incendiada con pesos aleatorios que siguen una distribución normal.
Vamos a utilizar nuestra biblioteca de torche y desde esta biblioteca de torche tomaremos
Entonces es por eso que se llama rant.
Y en cuanto a lo normal.
Entonces, lo que simplemente necesitamos ingresar es la cantidad de elementos que contendrá la distensión.
Y esta cantidad de elementos es, por supuesto, la cantidad de pesos porque en realidad estamos inicializando
un tensor para estos pesos aquí.
Y para obtener esta cantidad de elementos simplemente podemos tomar nuestros pesos y agregar puntos para obtener el tamaño con paréntesis.
mismo número de elementos de nuestros pesos y se inicializará con pesos aleatorios siguiendo una distribución normal.
Y esto dará la cantidad de elementos y pesos para que cree el
tensor de antorcha del
Todo bien.
Y ahora es el momento de establecer la desviación estándar que queremos tener, que es la desviación estándar aquí.
Así que vamos a hacer ahora es una normalización simple.
Tenemos un sentido torturado de pesas y ahora queremos normalizarlo.
Entonces, para normalizarlo simplemente escribiremos el cálculo explícito.
luego actualizarla multiplicándola por la desviación estándar que queremos dividir por la suma que acabo de mencionar.
Entonces, lo que tenemos que hacer aquí es tomar nuestra salida y
Y para obtener la suma vamos a usar la función de raíz cuadrada por soplete.
Y así es cuando se toma aquí la antorcha que es q r t.
Esa es la función de raíz cuadrada.
Y dentro vamos a ingresar al cuadrado algunos de los pesos de un vector.
Y entonces tomamos nuestros productos.
Luego usamos la función de potencia a la que ingresamos porque queremos tomar el cuadrado de la
suma y luego tomamos el sol.
Y dentro vamos a especificar el índice del cono que contiene el peso.
Quiere algunos y luego para obtener estos pesos por separado porque quiere sumarlos bien, generalmente expandimos
en la escuela como una función de nuestra salida.
Todo bien.
Así que esto obtendrá los pesos que hasta ahora se inicializaron como un tipo de pesas Torchin que obtiene
todos estos pesos.
Tomamos la suma del cuadrado y luego tomamos la raíz cuadrada para aplicar la normalización.
hecho de que tengamos esta desviación estándar en el numerador nos aseguraremos de que podamos escribirla aquí.
Y el
Las variantes hacia afuera serán iguales al cuadrado de la desviación estándar.
Esta fórmula aquí se asegurará de que este tensor de pesos que inicializamos tenga una varianza que
será igual al cuadrado de la desviación estándar que ponemos como argumentos.
Y así es como podemos establecer una desviación estándar específica para el futuro real y crítico que se
hará pronto y elegiremos una pequeña desviación estándar para el actor y una más grande para el
crítico, y lo haremos muy fácilmente desde esta función.
Todo bien.
Y ahora tenemos solo una cosa por hacer a la izquierda.
Por supuesto, devolver la salida que ahora está normalizada con esta desviación estándar específica.
Muy bien, perfecto.
Esa es la primera función que tuvimos que hacer.
Esa es la primera herramienta que estaremos encantados de usar esta noche.
Cerebro marino H-3
Tenemos una función más para hacer ahora.
Va a ser la función de peso.
Y eso es solo una función que recordará inicializar los pesos para hacer que el aprendizaje sea óptimo.
Así que hagámoslo en el próximo tutorial y hasta entonces.