Halo dan selamat datang di tutorial ini sekarang kita akan membuat fungsi kedua ini untuk menginisialisasi bobot.
Dan yang ini akan digunakan untuk mendapatkan pembelajaran yang optimal.
Sebenarnya bobot ini.
Jadi fungsi kedua kita akan menyebutnya bobot menggarisbawahi di dalamnya dan itu akan mengambil sebagai argumen
objek dan yang akan mewakili jaringan saraf.
Jadi itu saja.
Dan kemudian titik dua dan sekarang mari kita masuk ke dalam fungsi untuk menentukan apa yang ingin kita lakukan.
Jadi pada dasarnya yang ingin kami lakukan adalah menginisialisasi bobot jaringan baru sedemikian rupa sehingga kami mendapatkan
pembelajaran yang optimal.
Jadi ini sepertinya tidak intuitif.
Ini didasarkan pada makalah penelitian dan eksperimen.
Kami akan menginisialisasi bobot dengan cara tertentu yang belum pernah kami lihat sebelumnya tetapi percayalah
yang akan mengoptimalkan proses pembelajaran.
Jadi kami hanya menerapkan tanpa masuk ke detail mengapa kami menginisialisasi bobot dengan cara ini.
Jadi kita akan mulai dengan menggunakan trik yang akan digunakan nanti untuk membuat perbedaan
antara konvolusi dan koneksi penuh karena Anda tahu ingat AI kita akan memiliki mata dan karena itu ia
akan memiliki beberapa lapisan konvolusional.
Dan tentu saja ia juga akan memiliki beberapa lapisan yang terhubung sepenuhnya dan kami akan memiliki inisialisasi
yang berbeda dari bobot untuk kedua jenis koneksi ini.
Jadi kita akan menggunakan trik ini untuk memisahkan dua jenis koneksi ini dan
kemudian kita akan menggunakan beberapa kondisi untuk mendapatkan inisialisasi yang berbeda untuk masing-masing koneksi ini.
Jadi trik ini adalah membuat variabel baru yang akan kita panggil nama belakang dan yang
akan dipanggil ke objek jadi dan mewakili jaringan saraf.
Tapi itu adalah objek yang akan kita lihat nanti.
Dan kita akan mendapatkan atribut khusus dari objek ini yang akan menjadi
Kolesnik dengan double underscore first underscore double dot underscore lagi nama dan hampir ada
Garis bawah ganda lainnya.
Jadi itu trik yang sangat jelek untuk mencari jenis koneksi dari objek jaringan baru kami, tetapi itu akan memberi kami
apa yang Anda inginkan.
Anda akan melihat itu masuk akal ketika kita mulai jika kondisinya.
Dan omong-omong berbicara tentang kondisi kita bisa menghentikannya sekarang.
Jadi yang akan kita lakukan sekarang adalah memulai kondisi pertama yang akan memberi kita kasus pertama.
Itu jika koneksi adalah lilitan dan untuk menulis kondisi ini benar jika nama kelas itu baik-baik saja.
Di sini kita menggunakan metode metode find find dan inside ketika memasukkan tanda kutip untuk konvolusi.
Dan jika nama kelas benar-benar dapat ditemukan, kita akan melakukan yang berbeda dari minus yang sebenarnya jika kita
memiliki konvolusi karena Manasquan berarti tidak.
Nah dalam hal ini kita akan melakukan inisialisasi khusus dari bobot.
Jadi kondisi ini di sini berarti jika kita memiliki koneksi konvolusi.
Jadi dalam hal ini apa yang kita lakukan adalah menjalankan inisialisasi spesifik dari cara yang ingin kita lakukan.
Dan di situlah semua hal yang tidak intuitif akan datang.
Kita akan mulai dengan membuat variabel yang akan kita panggil.
Dan bentuk pengadilan ini sehingga bentuk garis bawah berat akan menjadi daftar yang pada dasarnya berisi bentuk bobot
dalam jaringan baru kami.
Jadi kami menggunakan fungsi daftar untuk membuat daftar.
Dan di dalam kita akan dimasukkan ke dalam jaringan saraf berat yang akan menjadi berat jaringan
saraf.
Tetapi dalam koneksi konvolusi dan untuk mendapatkan bentuk bobot ini, kami menggunakan
atribut lain yaitu data dan ukuran ukuran akan memberi kita bentuk bobot ini dalam koneksi konvolusi.
Jadi sekarang bentuk bobot berisi daftar bentuk bobot dan koneksi konvolusi dari jaringan
kami dan.
Baiklah jadi kita memiliki bentuk berat kemudian menginisialisasi bobot koneksi konvolusi ini.
Kita akan membutuhkan dua nilai.
Pertama adalah produk dari dimensi pertama oleh nominasi kedua oleh dimensi ketiga ini.
Jadi itulah yang akan kita dapatkan sekarang dan kemudian kita juga perlu mendapatkan waktu nol
kali kuno kali kedua dan kadang-kadang dimensi ketiga dan kemudian kita akan menggunakan dua nilai ini dalam
kompetisi bagaimana kita menginisialisasi beban.
Jadi mari kita selesaikan ini melalui produk pertama ini.
Kami menyebutnya menyenangkan dan itu akan sama dengan produk dan kami akan menggunakan fungsi prod yang merupakan fungsi
oleh non-Thailand yang memiliki pintasan dan P Jadi MP yang PRUD dan di dalam prod kami masukan apa yang ingin kami
buat produk.
Dan seperti yang kami katakan itu adalah berlian dan satu dua dan tiga dari bentuk berat badan kami.
Jadi untuk mendapatkan ini kita bisa mengambil bentuk gelombang dan mendapatkan indeks dari tiga mesin garis ini.
Jadi kami mengaturnya Simonton satu hingga 10 inci dan tiga disertakan.
Jadi penjara untuk dikecualikan.
Dan itulah bagaimana kita bisa mendapatkannya karena batas atas di sini tidak termasuk.
Jadi itulah yang kita inginkan kemudian Sama untuk bersenang-senang seperti yang kita katakan Fan out itu akan menjadi produk dari kerusakan dalam dimensi
waktu nol dua kali yang saya sebutkan tiga.
Dan jadi di sini kita bisa diindeks dari dua termasuk ke empat dikecualikan.
Sehingga akan didapat sebagai produk waktu dan dua dan tiga dan kemudian kita dapat
mengalikannya dengan desain dan nol yang bisa kita akses dengan nol whaleship dari indeks nol.
Jadi singkatnya, ini adalah satu kali dua kali dalam tiga dan tepat di bawah ini kita memiliki nol kali dua kali dalam tiga
dari daftar bobot kita.
Baiklah jadi sekarang kita akan menggunakan dua nilai ini fan in dan fan
out untuk melanjutkan ke inisialisasi karena kita akan menghitung nilai baru seperti kita akan memanggil W terikat dan itu sama dengan
akar kuadrat yang kita bisa dapatkan dengan fungsi dan P dari dan dengan itu sebagai qr t.
Kedua seperti sebelumnya.
Jadi akar kuadrat dari 6 dibagi dengan mengipasi.
Jadi kipas di mari kita menyebar bahwa kita punya W di sini mewakili dalam beberapa cara ukuran dari puluhan
bobot.
Dan mengapa kita mendapatkan ini.
Itu karena apa yang baru saja kami lakukan sekarang adalah kami ingin menghasilkan beberapa bobot
acak yang berbanding terbalik dengan ukuran tensor dari bobot.
Karena memang yang akan kita lakukan sekarang adalah mengambil jaringan baru kita dan kemudian mendapatkan bobotnya.
Jadi dengan tetap mengambil bobot atribut maka akses datanya yaitu tensor itu sendiri.
Dan kemudian dari tensor bobot ini kita akan menghasilkan beberapa bobot acak yang
berbanding terbalik dengan ukuran bobot tensor.
Jadi dalam fungsi seragam ini sekarang kita harus meletakkan batas bawah yang akan menjadi batas minus W dan
batas atas yang akan ditambah kembali W.
OK jadi itu untuk bobot.
Dan sekarang kita perlu menginisialisasi bias dan kabar baik untuk bias.
Ini akan menjadi jauh lebih sederhana.
Kami akan menginisialisasi mereka semua dengan nol sehingga untuk mendapatkan pembelian ini kami mengambilnya dari model kami tentu saja itu adalah
jaringan baru kami.
Dan kemudian atribut untuk bias adalah sama dengan akses ke data.
Dan kemudian kita akan menggunakan metode yang merupakan metode garis bawah Phil yang seperti yang Anda duga digunakan
untuk mengisi tensor bias dengan nol dengan aturan kita harus menentukan bahwa kita ingin mengisinya dengan
nol di sini.
Dan itulah sebabnya saya letakkan di sini Zero.
Baiklah untuk meringkas kami menghasilkan beberapa bobot acak berbanding terbalik dengan ukuran bobot
tensor dan kami menginisialisasi perangkat dengan nol.
Baiklah jadi itu untuk tindakan Inisialisasi pada koneksi konvolusi.
Sekarang kita perlu melakukan hal yang sama untuk koneksi penuh.
Jadi kita akan menambahkan kondisi baru dan jika sama kita mengambil trik ini kita menggunakan nama kelas pertama yaitu
variabel ini yang berisi nama-nama koneksi yang berbeda.
Jadi jika nama kelas itu sama, kami menggunakan metode find yang ketika dimasukkan dalam tanda kutip kali ini koneksi penuh yang
merupakan koneksi linear klasik dalam jaringan saraf tiruan klasik.
Dan nama untuk itu adalah linear dan mengatakan kita akan menggunakan trik ini untuk mengatakan bahwa
kita ingin itu berbeda dari minus satu sehingga akhir kelas ini linen halus berbeda dari minus satu artinya
jika koneksi ada di ada yang jika kita memiliki koneksi klasik.
Jadi dalam hal ini bagaimana kita akan menginisialisasi bobot.
Yah itu akan sama saja.
Kita akan memperkenalkan Voivode whaleship yang tidak akan menghapus yang pertama karena kita akan baik dalam
hal ini atau kasus itu sehingga tidak akan sama sehingga kita dapat benar-benar membalikkan itu maka sama
kita akan memperkenalkan penggemar dalam variabel yang kali ini tidak akan sama dengan produk dari tiga dimensi
ini.
Namun sebenarnya kali ini akan sama saja dengan mendesain satu saja.
Dan itu karena untuk koneksi penuh ada lebih sedikit koneksi daripada koneksi konvolusi.
Sekarang apakah intuisi ini ceramah pada akhirnya dan di bagian CNN kurang disebutkan
untuk koneksi penuh daripada konvolusi.
Jadi pada dasarnya kita hanya mengambil waktu ini dalam satu tahun kemudian mengatakan kita akan memiliki
variabel penggemar yang kemudian akan digunakan untuk menghitung W. batas dan dominasi penggemar ini akan menjadi bentuk bobot dari indeks
0.
Itu adalah berlian nol.
Baiklah kalau begitu ke GWB dan itu akan sama.
Ini akan menjadi akar kuadrat dari 6 dibagi dengan jumlah yang menyinggung dan mencari tahu.
Jadi begitulah.
Dan kabar baiknya adalah bahwa itu persis sama dengan sebelumnya kita menggunakan fungsi seragam
untuk bobot dan fungsi pengisian untuk bias untuk mendapatkan inisialisasi yang sama kali ini dengan kipas yang berbeda masuk
dan keluar dan karena itu .
Jadi itu prinsip yang sama dengan ide yang sama.
Satu-satunya hal yang berubah di sini adalah kita memiliki dominasi yang lebih sedikit untuk koneksi
penuh dan oleh karena itu pertimbangan yang lebih sederhana dari batasan bobot di sini untuk menghasilkan bobot acak ini.
Tetapi kabar baiknya adalah bahwa sekarang ini benar-benar tidak hanya bobot ini dan fungsinya sangat.
Tetapi sekarang kami memiliki dua alat.
Maka kita siap untuk mulai membangun otak.
Jadi saya tidak sabar.
Ini tentu saja akan menjadi bagian yang paling menarik.
Ini hanya untuk pemanasan dan membuat kita siap untuk hal besar.
Jadi kami akan membereskannya di tutorial berikutnya.
Yah sebenarnya itu akan mengambil beberapa tutorial tentunya.
Kami akan mulai dengan membuat mata.
Dan kemudian ingat kita akan menambahkan ilustrasi untuk mempelajari sifat temporal dari input dan kemudian kita
akan mengurus aktor dan kritikus.
Dan di situlah kita akan menggunakan ini untuk berfungsi dinormalkan datang penginisialisasi dan bobot di dalamnya.
Jadi saya tidak sabar untuk melakukan itu.
Kami akan membuat sesuatu yang sangat kuat sekarang.
Jadi bersiaplah untuk itu.
Sampai kemudian menikmati AI.