สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การกวดวิชานี้
เอาล่ะเราจะเริ่มต้นด้วยเพื่อนคนแรกของคุณธรรมและไก่ที่สำคัญที่สุดที่สับสน
ทำไม.
และนี่คือไฟล์นี้ที่เราจะใช้สมองของ homo ที่คุณรู้จักสมองที่เป็นหัวใจของ 8:
3 Simmo ที่อยู่ในไฟล์นี้ที่จะทำให้เครือข่ายประสาทซึ่งแน่นอนจะมีบาง convolutional
จะรู้เมื่อทำงาน เพราะแน่นอนว่าเรายังคงเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้ง
ดังนั้นจะสามารถมีตาและภายในเครือข่ายประสาทนี้จะรวมทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน Craigmile และมีโบนัส
ดังที่ฉันบอกคุณว่าเรากำลังใช้ A-3
ศีลธรรมที่ทรงพลังที่สุดและสิ่งที่ทำให้มีประสิทธิภาพคือมันจะมีเครือข่ายใหม่บันทึกและแม่นยำมากขึ้นในหน่วยความจำระยะยาวของ LCN เพื่อให้เราสามารถเรียนรู้คุณสมบัติทางโลกของสิ่งที่
กำลังเกิดขึ้น.
อีกครั้งนั่นคือคุณสมบัติทางโลกของอินพุทเพื่อให้การคาดการณ์สามารถทำได้ดียิ่งขึ้น
ดังนั้นเราไปกันเลย
เรากำลังใช้โมเดลที่ทรงพลังมากซึ่งรวมเครือข่ายประสาททั้งหมดที่เราเห็นในหลักสูตรที่ลึกลงไป
นั่นคือเครือข่ายประสาทเทียมเครือข่ายประสาทเทียมและเครือข่ายใหม่บันทึก
และที่สำคัญที่สุดของเครือข่ายเหล่านี้มีแน่นอนรุ่น A-380 ที่จะทำให้ AI AI มีประสิทธิภาพมาก
ลองทำสิ่งนี้กันเถอะโจมตีโมเดลนี้และนำไปปฏิบัติ
ดังนั้นเราจะเริ่มด้วยการทำสองฟังก์ชั่น
มีฟังก์ชั่นบางอย่างที่จะดูแลว่าเราสามารถเริ่มต้นน้ำหนักได้อย่างไรเพราะคุณรู้ว่าเราจะมีเครือข่ายใหม่และดังนั้นเราจะมีน้ำหนักและเราต้องการสร้างสองฟังก์ชันนี้เพื่อเรา เรามีเครื่องมือในการเชื่อมต่อภายในบ้านได้อย่างง่ายดายดังนั้นเครือข่ายประสาท
ดังนั้นฟังก์ชั่นทั้งสองนี้จะเป็นคอลัมน์ปกติ
ผู้เริ่มต้นที่เป็นฟังก์ชั่นที่ไม่เพียง แต่สามารถเริ่มต้นน้ำหนักบางส่วนเท่านั้น แต่ยังตั้งค่าความแปรปรวนเฉพาะของตุ้มน้ำหนัก
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะนำมาใช้ในตอนนี้
จากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชั่นที่สองซึ่งจะเป็นน้ำหนักในฟังก์ชั่นนั้นและโดยทั่วไปจะเริ่มต้นน้ำหนักในเวลาเพียงพอวิธีการเรียนรู้
เอาล่ะ
จากนั้นเมื่อเราทำฟังก์ชั่นทั้งสองนี้เสร็จแล้วเราจะเริ่มใช้โครงข่ายประสาท
งั้นลองทำสองฟังก์ชั่นเหล่านี้กันก่อนแล้วผมจะเริ่มด้วย
def ตรงนี้แล้วผมจะให้ชื่อของฟังก์ชันนี้ซึ่งเป็นมาตรฐาน
เราจะไปที่นั่น.
และฟังก์ชั่นนี้จะรับเพียงสองอินพุต
อย่างแรกมันคือน้ำหนักที่เราต้องการเริ่มต้นและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพราะอย่างที่บอกไปแล้วว่าเราต้องการตั้งค่าความแปรปรวนเฉพาะสำหรับน้ำหนักเทนเซอร์
และถ้าคุณต้องการที่จะเข้าใจว่าทำไมเราต้องทำสิ่งนี้ก็เพราะคุณรู้ว่าเมื่อเราสร้างเครือข่ายประสาทที่จะเป็นนักแสดงและนักวิจารณ์ตามที่ผ่านมาในวันพรุ่งนี้และเราจะทำให้สองชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างเต็มที่ สำหรับนักวิจารณ์
และเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ทั้งสองนี้จะมีน้ำหนักและเราจะตั้งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับน้ำหนักสองกลุ่มเหล่านี้
และสิ่งที่เราจะทำก็คือเราจะตั้งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเล็กน้อยสำหรับนักแสดง
มันจะอยู่ที่ประมาณ 0 01 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานใหญ่สำหรับนักวิจารณ์ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 1
นั่นคือเหตุผลที่เรากำลังทำฟังก์ชั่นนี้เพื่อให้เราสามารถตั้งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับน้ำหนักที่เราจะเริ่มต้นในภายหลังสำหรับนักแสดงและผู้คลั่งไคล้
นั่นเป็นเหตุผลที่เรากำลังทำสิ่งนี้
ดังนั้นตอนนี้เราเพิ่งจะตั้งค่าเริ่มต้น แต่สิ่งนี้จะเปลี่ยนหลังจากนั้นเมื่อเราเริ่มต้นน้ำหนัก
ดังนั้นเรามาใช้สำหรับ 1 0
เอาล่ะ
และตอนนี้เราพร้อมที่จะนิยามว่าอะไรอยู่ในฟังก์ชันนี้
ดังนั้นสิ่งแรกที่ต้องเตรียมคือเอาท์พุทที่เราจะเรียกออกมา
ดังนั้นนี่คือฟังก์ชั่นนี้ที่จะส่งคืน
ตอนแรกสิ่งที่เราจะทำก็คือ
ดังนั้นตามที่คุณเข้าใจผลลัพธ์นี้จะเป็นน้ำหนักเทนเซอร์ที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเฉพาะ
แต่ก่อนที่เราจะดูแลการตั้งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเราแค่ต้องการเริ่มต้นมันแล้วเราจะตั้งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตรงนี้ซึ่งก็คืออาร์กิวเมนต์ซึ่งเป็นอินพุตของฟังก์ชันนี้
ดังนั้นในการเริ่มต้นน้ำหนักเมตริกซ์คุณอาจรู้วิธีการทำ
เราทำไปแล้ว
เราจะใช้ห้องสมุด torche ของเราและจากห้องสมุด
torche นี้เราจะทำการปัดเศษและฟังก์ชั่นซึ่งจะเริ่มต้นคำตอบที่ถูกเผาด้วยน้ำหนักสุ่มที่ตามมาด้วยการแจกแจงแบบปกติ
นั่นคือสาเหตุที่มันถูกเรียกว่าโวยวาย
และสำหรับคนปกติ
ทีนี้สิ่งที่เราต้องป้อนคือจำนวนองค์ประกอบที่ distention จะมี
และองค์ประกอบจำนวนนี้แน่นอนว่าจำนวนน้ำหนักเพราะเราเริ่มต้นเทนเซอร์สำหรับน้ำหนักเหล่านี้
และเพื่อให้ได้องค์ประกอบจำนวนนี้เราสามารถยกน้ำหนักและเพิ่มจุดเพื่อให้ได้ขนาดด้วยวงเล็บ
และสิ่งนี้จะให้จำนวนขององค์ประกอบและน้ำหนักเพื่อที่จะสร้างเทนเซอร์คบเพลิงที่มีจำนวนเท่ากันของน้ำหนักของเราและมันจะเริ่มต้นด้วยน้ำหนักแบบสุ่มหลังจากการแจกแจงแบบปกติ
เอาล่ะ
และตอนนี้ก็ถึงเวลากำหนดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เราต้องการนั่นคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตรงนี้
ดังนั้นเรากำลังจะทำตอนนี้คือการฟื้นฟูอย่างง่าย
เรามีน้ำหนักที่ถูกทรมานและตอนนี้เราต้องการทำให้เป็นมาตรฐาน
และเพื่อทำให้เป็นมาตรฐานมันก็จะเขียนการคำนวณที่ชัดเจน
สิ่งที่เราต้องทำตรงนี้ก็คือเอาเอาท์พุทของเรามาอัพเดทด้วยการคูณมันด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เราอยากหารด้วยผลรวมที่ผมเพิ่งพูดไป
เพื่อให้ได้ผลรวมเราจะใช้ฟังก์ชันรากที่สองโดยคบไฟ
และนั่นก็คือตอนที่เอา Torche มาที่นี่
นั่นคือฟังก์ชันสแควร์รูท
และข้างในเราจะใส่สี่เหลี่ยมของน้ำหนักเวกเตอร์
และเราก็เอาผลออกมา
จากนั้นเราใช้ฟังก์ชั่นพาวเวอร์ที่เราป้อนเพราะเราต้องการนำกำลังสองมารวมกันแล้วเราก็รับแสงอาทิตย์
และข้างในเราจะระบุดัชนีของกรวยที่มีน้ำหนัก
ต้องการบางส่วนแล้วให้แยกน้ำหนักเหล่านี้ออกจากกันเพราะคุณต้องการผลรวมพวกมันอย่างดีเรามักจะขยายโรงเรียนออกไปเป็นส่วนหนึ่งของผลลัพธ์ของเรา
เอาล่ะ
ดังนั้นนี่จะทำให้น้ำหนักที่ได้รับการเริ่มต้นเป็นน้ำหนักของ Torchin ที่ได้รับน้ำหนักเหล่านี้ทั้งหมด
เราหาผลรวมของสแควร์แล้วเราก็หาสแควร์รูทเพื่อใช้การปรับสภาพ
และความจริงที่ว่าเรามีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนี้ที่ตัวเศษเราจะทำให้แน่ใจว่าเราเขียนได้ตรงนี้
ตัวแปรจะเท่ากับสี่เหลี่ยมของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
สูตรนี้ที่นี่จะทำให้แน่ใจว่าน้ำหนักของเมตริกซ์นี้ที่เราเริ่มต้นจะมีความแปรปรวนที่จะเท่ากับสแควร์ของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เราใส่เป็นอาร์กิวเมนต์
และนั่นคือวิธีที่เราสามารถกำหนดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเฉพาะสำหรับอนาคตและนักวิจารณ์ที่จะเกิดขึ้นเร็ว ๆ
นี้และเราจะเลือกค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเล็ก ๆ สำหรับนักแสดงและนักวิจารณ์ที่ใหญ่กว่าและเราจะทำสิ่งนี้ได้ง่ายมากตั้งแต่ฟังก์ชั่นนี้
เอาล่ะ
และตอนนี้เรามีสิ่งเดียวที่จะทำ
แน่นอนว่าจะส่งคืนเอาต์พุตที่ขณะนี้ได้รับการทำให้เป็นมาตรฐานด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเฉพาะนี้
ถูกต้องสมบูรณ์แบบมาก
นั่นเป็นฟังก์ชั่นแรกที่เราต้องทำ
นั่นเป็นเครื่องมือแรกที่เราจะมีความสุขมากที่จะใช้คืนนี้
ทะเลสมอง H-3
เรามีฟังก์ชั่นเพิ่มอีกหนึ่งฟัง
มันจะเป็นฟังก์ชันน้ำหนัก
และนั่นเป็นเพียงฟังก์ชั่นที่จะเตือนการกำหนดน้ำหนักเริ่มต้น
ลองทำแบบนี้ในบทช่วยสอนถัดไปและจนกว่าจะถึงตอนนั้น