أهلا ومرحبا بكم في هذا البرنامج التعليمي.
سنقوم الآن بعمل هذه الوظيفة الثانية لتهيئة الأوزان ، وسيتم استخدام هذه للحصول
على التعلم الأمثل لهذه الأوزان في الواقع.
إذن ، الوظيفة الثانية ، سنسميها أوزانًا.
والنتيجة فيه.
وسيأخذ نهاية الكائن كحجة ، والذي سيمثل الشبكة العصبية.
هذا كل شئ.
ثم القولون.
والآن دعنا ندخل داخل الدالة لتحديد ما نريد القيام به.
لذلك ، ما أردنا فعله هو تهيئة أوزان الشبكة العصبية بطريقة نحصل عليها من
التعلم الأمثل.
لذلك لن يبدو هذا بديهيًا بشكل خاص.
هذا يعتمد على الأوراق البحثية والتجارب.
سنقوم بتهيئة الأوزان بطريقة معينة لم نرها من قبل ، لكن صدقوني ، ستعمل
على تحسين عملية التعلم.
لذلك سنقوم بتنفيذه دون الخوض في تفاصيل سبب تهيئتنا للأوزان بهذه الطريقة.
ولذا سنبدأ باستخدام خدعة سيتم استخدامها لاحقًا للتمييز بين
الالتواء والاتصال الكامل.
لأنه ، كما تعلم ، تذكر ، سيكون لأعيننا عيون وبالتالي سيكون لها بعض الطبقات
التلافيفية وبالطبع سيكون لها أيضًا بعض الطبقات المتصلة بالكامل وسيكون لدينا تهيئة مختلفة
للأوزان لهذين النوعين من الاتصالات.
لذلك سنستخدم هذه الحيلة لفصل هذين النوعين من الاتصالات ومن ثم سنستخدم
بعض شروط if للحصول على تهيئة مختلفة لكل من هذه الاتصالات.
إذن هذه الحيلة هي إنشاء متغير جديد نسميه اسم الفئة والذي سيكون
مساويًا لـ M الكائن.
إذن M يمثل الشبكة العصبية ، لكنه كائن.
سنرى ذلك لاحقًا وسنحصل على السمة الخاصة من هذا الكائن ، والتي ستكون اسم فئة مع
شرطة سفلية مزدوجة ، ودرجة أولى ، ونقطة شرطة سفلية مزدوجة ، وشرطة سفلية مزدوجة مرة أخرى ، وهناك تقريبًا
، مزدوج آخر في النتيجة.
هذه خدعة قبيحة جدًا للبحث عن نوع اتصال كائن شبكتنا الجديد.
لكن هذا سيعطينا بالضبط ما نريده.
سترى أنه سيكون منطقيًا عندما نبدأ شروط if.
وبالمناسبة ، بالحديث عن الظروف ، يمكننا أن نبدأها الآن.
ولذا فإن ما سنفعله الآن هو أن نبدأ الشرط الأول ، والذي سيصلنا إلى الحالة الأولى.
هذا إذا كان الاتصال هو التفاف.
ولكي نكتب هذا الشرط نكتب إذا كان اسم الصنف.
لكن بخير.
هنا نستخدم طريقة ، الطريقة الجيدة تجدها وداخلها نقوم بإدخال علامات الاقتباس من أجل الالتفاف ، وبالتالي
إذا كان اسم الفئة dot find conf ، فسنقوم بعمل مختلف عن ناقص واحد.
هذا في الواقع إذا كان لدينا التفاف لأن ناقص واحد يعني لا.
حسنًا ، في هذه الحالة سنفعل تهيئة خاصة للأوزان.
هذا الشرط هنا يعني إذا كان لدينا اتصال التفاف.
في هذه الحالة ، ما نقوم به هو تشغيل هذه التهيئة المحددة للأوزان التي نريد القيام بها.
وهذا هو المكان الذي ستأتي فيه كل الأشياء غير البديهية.
سنبدأ بإنشاء متغير نسميه الوزن وشكل المرافقة.
لذا سيكون الوزن في شكل الدورة هذا عبارة عن قائمة تحتوي أساسًا على شكل الوزن في شبكتنا
العصبية.
ولذا سنستخدم وظيفة القائمة لإنشاء قائمة.
وفي الداخل سنقوم بإدخال m وزن نقطة الشبكة العصبية ، والذي سيكون وزن الشبكة العصبية.
لكن في اتصال الالتواء.
وللحصول على شكل هذه الأوزان ، نستخدم سمة أخرى وهي البيانات النقطية ومن ثم الحجم سيوفر لنا شكل
هذه الأوزان في اتصال الالتفاف.
الآن يحتوي شكل الوزن في قائمة على شكل الأوزان ووصلات الالتفاف لشبكتنا العصبية
و.
حسنا.
إذن لدينا شكل رائع لتهيئة أوزان اتصال الالتفاف هذا ، سنحتاج
إلى قيمتين.
الأول هو ناتج البعد الأول بالبعد الثاني ، بالبعد الثالث.
هذا ما سنحصل عليه الآن.
وبعد ذلك سنحتاج أيضًا إلى الحصول على البعد الأصفار مضروبًا في البعد الثاني ، وضربًا
في البعد الثالث ، ثم سنستخدم هاتين القيمتين في حساب كيفية تهيئة الأوزان.
فلننقل هذه إلى هذا المنتج الأول.
نسميها مروحة ، وسيكون هذا مساويًا للمنتج.
وسنستخدم دالة prod ، وهي دالة بواسطة numpy ، والتي لها الاختصار.
NP لذا np هذا المنتج وداخل المنتج نقوم بإدخال ما نريد إنتاجه.
وكما قلنا ، هذا هو الأبعاد واحد واثنين وثلاثة من شكل الوزن.
ولكي نحصل على هذا ، يمكننا أن نأخذ شكل وزننا.
واحصل على فهارس هذه الأبعاد الثلاثة.
ولذا قلنا أن البعد الأول حتى البعد الثالث متضمن ، لذلك حتى البعد الرابع مستبعد.
وهذه هي الطريقة التي يمكننا بها الحصول عليها لأن الحد الأعلى هنا غير مدرج.
هذا هو بالضبط ما نريده بعد ذلك.
نفس الشيء بالنسبة للمشجعين.
كما قلنا ، سيكون الإخراج ناتجًا عن البعد ، صفر في البعد ، مرتين في البعد
الثالث.
وهنا يمكننا الحصول على الفهرس من اثنين متضمنًا إلى أربعة مستبعد.
وبذلك نحصل على حاصل ضرب البعدين الثاني والثالث ، وبعد ذلك يمكننا ضربه في
البعد صفر ، والذي يمكننا الوصول إليه باستخدام شكل الوزن صفر لمؤشر صفر.
باختصار ، هذا خافت مرة واحدة ، خافت مرتين ، خافت ثلاثة و.
أقل بقليل لدينا.
جيم صفر.
الأوقات خافتة لتعتيم ثلاث مرات من طريقنا ، شكلنا ، قائمة الأوزان.
حسنًا ، سنستخدم الآن هاتين القيمتين ، fan in and fan out للمتابعة إلى
التهيئة ، لأننا سنحسب قيمة جديدة سنسميها W منضم والتي ستكون مساوية لـ الجذر التربيعي الذي
يمكننا الحصول عليه من خلال الوظيفة و p منها بواسطة هذا البرنامج النصي تمامًا كما كان من قبل.
حسنًا ، الجذر التربيعي لستة مقسومًا على المروحة وزائدًا انبثقه ، لذا نبدأ بالمروحة في موجب المروحة هناك.
لذا يمثل الحد W هذا بطريقة ما حجم الأوزان المؤقتة.
ولماذا حصلنا على هذا؟
ذلك لأن ما نحن بصدد القيام به الآن هو أننا نريد إنشاء بعض الأوزان العشوائية
التي تتناسب عكسياً مع حجم موتر الأوزان ، لأن ما نحن بصدد القيام
به الآن هو أخذ شبكتنا الجديدة ، M .
ثم يحصل على وزنه.
لذلك من خلال الاستمرار في أخذ وزن السمة ، ثم الزيادة.
البيانات هي المستشعر نفسه.
ومن ثم من موتر الأوزان هذا ، سنقوم بتوليد بعض الأوزان العشوائية التي تتناسب
عكسياً مع حجم موتر الأوزان.
وبالتالي في هذه الدالة المنتظمة ، يتعين علينا الآن إدخال نطاق سفلي والذي سيكون سالب حد W والحد
الأعلى ، والذي سيكون زائد حدود W.
هذا من أجل الأوزان.
والآن نحتاج إلى تهيئة التحيز والأخبار الجيدة للانحياز.
سيكون الأمر أكثر بساطة.
سنقوم بتهيئة كل منهم بالأصفار.
للحصول على هذه السير ، نأخذها من نموذجنا.
بالطبع ، هذه هي شبكتنا العصبية.
ومن ثم فإن سمة التحيز هي التحيز.
ثم نحن موجودون في البيانات ومن ثم سنستخدم طريقة هي طريقة ملء النتيجة ، والتي ، كما
قد تكون خمنت ، تُستخدم لملء موتر التحيز بالأصفار.
حسنًا ، بالأصفار ، علينا تحديد أننا نريد ملئها بالأصفار هنا.
وهذا هو سبب مشاركتي هنا.
صفر.
حسنا.
للتلخيص ، قمنا بتوليد بعض الأوزان العشوائية التي تتناسب عكسياً مع حجم أوزان الموتر ، ونقوم بتهيئة
التحيز باستخدام الأصفار.
حسنا.
لذلك كان هذا لتهيئة اتصالات الالتفاف.
والآن علينا أن نفعل الشيء نفسه بالنسبة للاتصال الكامل.
ولذا سنضيف شرطًا جديدًا ، إليف ، قائلاً ، إننا نأخذ هذه الحيلة ، نستخدم اسم الفئة الأولى
، هذا المتغير الذي يحتوي على أسماء مختلفة للوصلات.
لذلك إذا كان اسم الفئة هو نفسه ، فإننا نستخدم طريقة محددة.
التي وضعنا اقتباسات لها هذه المرة اتصال كامل عبارة عن اتصال خطي كلاسيكي وشبكة عصبية اصطناعية
كلاسيكية.
ولذا فإن اسم ذلك خطي ويقول ، سنستخدم هذه الحيلة لنقول إننا نريدها أن
تكون مختلفة عن ناقص واحد.
إذن هذه نهاية الفئة تسعة خطية دقيقة ، مختلفة وناقص واحد تعني إذا كان الاتصال خطيًا ، أي إذا كان لدينا
اتصال كامل كلاسيكي.
إذن في هذه الحالة ، كيف سنقوم بتهيئة الأوزان؟
حسنًا ، سيكون الأمر متشابهًا تمامًا.
سنقدم متغيرًا لشكل الوزن والذي لن يمحو المتغير الأول لأننا إما سنكون في هذه الحالة
أو تلك الحالة.
لذلك لن تكون هي نفسها.
حتى نتمكن من إعادة استخدام ذلك تمامًا.
ثم نفس الشيء.
سنقدم مروحة في متغير ، والتي لن تساوي هذه المرة حاصل ضرب هذه الأبعاد
الثلاثة.
لكن في الواقع هذه المرة سوف تساوي ببساطة.
هل ذكرت واحدة؟
وذلك لأنه بالنسبة للاتصال الكامل ، هناك عدد أقل من التوصيلات الموجودة في اتصال الالتفاف.
كما تعلم ، لقد رأيت هذا في محاضرات الحدس في قسم N و CNN.
هناك بُعد أقل للاتصال الكامل مقارنة بالالتواء.
لذلك ، في الأساس ، نأخذ هذا البعد واحدًا هنا ، ثم نقول إننا سنحصل على متغير منتشر والذي
سيستخدم بعد ذلك لحساب w الحد.
وسيكون هذا البعد هو شكل الوزن لمؤشر الصفر.
هذا هو البعد صفر.
حسنًا ، ثم لحساب w ، ستكون هي نفسها.
سيكون الجذر التربيعي لستة مقسومًا على مجموع التهوية والانتشار.
لذا ها نحن ذا.
ومن ثم فإن الخبر السار هو أنه تمامًا كما كان سابقًا.
استخدمنا دالة موحدة للأوزان ووظيفة التعبئة للتحيز للحصول على نفس النوع من
التهيئة.
ولكن هذه المرة مع مروحة مختلفة في الداخل وتهوية وبالتالي حدود مختلفة.
إذن هذا هو نفس المبدأ.
هذه نفس الفكرة.
الشيء الوحيد الذي يتغير هنا هو أن لدينا أبعادًا أقل للاتصال الكامل وبالتالي
حسابًا أكثر بساطة لحد الأوزان هنا لتوليد هذه الأوزان العشوائية.
لكن الخبر السار هو أنه جاهز الآن.
ليس هذا فقط في انتظار أن تكون الوظيفة جاهزة ، ولكن الآن لدينا أداتين لدينا ولذا فنحن مستعدون لبدء
بناء الدماغ.
لذلك لا استطيع الانتظار.
سيكون هذا بالطبع الجزء الأكثر إثارة.
كان هذا فقط للإحماء والاستعداد للشيء الكبير ، لذلك سنعتني بذلك في البرنامج التعليمي
التالي.
حسنًا ، في الواقع ، سيستغرق الأمر عدة دروس تعليمية.
بالطبع ، سنبدأ بجعل العيون ثم نتذكر أننا سنضيف lshtm لمعرفة الخصائص الزمنية
للمدخلات ، وبعد ذلك سنهتم بالممثل والناقد.
وهذا هو المكان الذي سنستخدم فيه هذين العمودين المعيارين للوظائف ، وهما التهيئة والأوزان فيهما.
لذلك لا أطيق الانتظار لفعل ذلك.
سنصنع شيئًا قويًا للغاية الآن ، لذا استعد له.
حتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.