Cześć, witamy w tym samouczku, teraz zrobimy tę drugą funkcję, aby zainicjować wagi.
I ten będzie używany do uzyskania optymalnej nauki.
Właściwie te wagi.
Tak więc druga funkcja, którą będziemy nazywać wagą, podkreśli w nim i podejmie jako argument obiekt
i który będzie reprezentować sieć neuronową.
To wszystko.
A potem dwukropek i teraz wejdźmy do funkcji, aby zdefiniować, co chcemy zrobić.
Zasadniczo chcieliśmy zainicjować wagi nowej sieci w taki sposób, aby uzyskać
optymalną naukę.
To nie wydaje się szczególnie intuicyjne.
Opiera się to na pracach badawczych i eksperymentach.
Zamierzamy zainicjować wagi w określony sposób, którego wcześniej nie widzieliśmy, ale uwierzcie, że
zoptymalizują proces uczenia się.
Więc właśnie wdrożyliśmy, nie wdając się w szczegóły, dlaczego tak inicjujemy wagi.
A więc zaczniemy od użycia sztuczki, która zostanie później wykorzystana do rozróżnienia pomiędzy
splotem a pełnym połączeniem, ponieważ wiesz, że nasza sztuczna inteligencja będzie miała oczy i dlatego będzie
miała kilka splotowych warstw.
Oczywiście będzie również mieć kilka w pełni połączonych warstw i będziemy mieli różne
inicjowanie wag dla tych dwóch typów połączeń.
Więc użyjemy tej sztuczki, aby oddzielić te dwa rodzaje połączeń, a
następnie użyjemy pewnych warunków, aby uzyskać różne inicjowanie dla każdego z tych połączeń.
Więc ta sztuczka polega na stworzeniu nowej zmiennej, którą nazwiemy nazwiskiem i która zostanie
wywołana do obiektu i będzie reprezentować sieć neuronową.
Ale to obiekt, który zobaczymy później.
I otrzymamy specjalny atrybut z tego obiektu, którym będzie Kolesnik z
podwójnym podkreśleniem pierwszej klasy podwójnego podkreślenia kropka podwójnego podkreślenia ponownie i prawie tam.
Kolejny podwójny podkreślnik.
To dość brzydka sztuczka, aby znaleźć typ połączenia naszego nowego obiektu sieciowego, ale to da nam dokładnie
to, czego chcesz.
Zobaczycie, że to ma sens, gdy zaczniemy, jeśli warunki.
A przy okazji mówiąc o warunkach, możemy ich teraz zatrzymać.
A więc teraz zrobimy pierwszy warunek, który przyniesie nam pierwszy przypadek.
Oznacza to, że jeśli połączenie jest splotem, należy zapisać ten warunek, jeśli nazwa klasy jest w porządku.
Tutaj używamy metody find find i inside, kiedy umieszczamy ją w cudzysłowach na splot.
Jeśli więc nazwa klasy znajdzie to, co możemy, to zrobimy coś innego niż minus jeden, który jest tak naprawdę,
jeśli mamy splot, ponieważ Manasquan znaczy "nie".
W takim przypadku zrobimy specjalną inicjalizację wag.
Więc ten warunek tutaj oznacza, że mamy połączenie splotu.
Tak więc w tym przypadku to, co robimy, uruchamia tę specyficzną inicjalizację sposobu, w jaki chcemy to zrobić.
I tu właśnie nadejdą wszystkie nie intuicyjne rzeczy.
Zaczniemy od utworzenia zmiennej, którą będziemy nazywać.
I ten kształt sądowy, aby ciężar podkreślał kształt będzie listą, która zasadniczo będzie zawierała kształt ciężarów
w naszej nowej sieci.
I dlatego używamy funkcji list do tworzenia listy.
Wewnątrz wstawimy sieć neuronową, która będzie wagą sieci neuronowej.
Ale w połączeniu splotowym i aby uzyskać kształt tych ciężarów, używamy innego atrybutu,
który jest taki, że dane, a następnie wielkość, dostarczy nam kształt tych wag w połączeniu splotowym.
Teraz kształt wagi zawiera na liście kształt ciężarów i połączeń splotowych naszej
sieci i.
W porządku, więc mamy kształt wagi, aby zainicjować wagi tego połączenia splotu.
Będziemy potrzebować dwóch wartości.
Pierwszy to iloczyn pierwszego wymiaru drugiej nominacji przez ten trzeci wymiar.
A więc to właśnie otrzymamy teraz, a następnie będziemy musieli uzyskać zer czasy
starożytności za drugim razem, a czasem trzeci wymiar, a następnie użyjemy tych dwóch wartości w konkurencji,
w jaki sposób zainicjujemy ciężary.
Przejdźmy więc przez ten pierwszy produkt.
Nazywamy to zabawą i będzie równać się produktowi i użyjemy funkcji prod, która jest funkcją
przez nie-Thai, która ma skrót i P So MP, która PRUD i wewnątrz prod wprowadzamy to, co chcemy
zrobić produkt.
I tak jak powiedzieliśmy, że jest to diament i jeden dwa i trzy nasze wagi.
Aby to uzyskać, możemy przyjąć kształt fali i uzyskać indeksy tych trzech silników liniowych.
I tak ustawiliśmy Simonton jeden na 10 cali i trzy w zestawie.
Więc loch dla wykluczonych.
I tak możemy to zdobyć, ponieważ górna granica tutaj nie jest zawarta.
Więc to jest to, czego chcemy, to samo dla zabawy, tak jak powiedzieliśmy, że to będzie produkt uszkodzeń w wymiarze czasu
zero dwa razy, o których wspomniałem trzy.
I tak tutaj możemy uzyskać indeksowane od dwóch uwzględnionych do czterech wykluczonych.
Tak więc otrzymamy iloczyn czasu i dwóch i trzech, a następnie możemy pomnożyć
przez projekt i zero, do których możemy uzyskać dostęp za pomocą zerowej wartości zerowej zerowej.
Podsumowując, jest to jeden raz dwa razy w trzech, a tuż poniżej mamy zero razy dwa razy w trzech z naszej
listy kontroli masy.
W porządku, więc teraz użyjemy tych dwóch wartości, aby włączyć wentylator i
wyjść, aby rozpocząć inicjalizację, ponieważ zamierzamy obliczyć nową wartość, ponieważ będziemy ją wywoływać jako W związaną i która jest równa
pierwiastkowi kwadratowemu, który możemy uzyskać za pomocą funkcji i P od i przez to jako qr t.
Drugi jak wcześniej.
Więc pierwiastek kwadratowy z 6 podzielony przez rozwijanie.
Więc fani, dajmy fanom, że dostaliśmy to W tutaj reprezentuje w pewnym sensie rozmiar dziesiątek
ciężarów.
I dlaczego to uzyskaliśmy.
To dlatego, że to, co właśnie mieliśmy teraz zrobić, to chcemy wygenerować losowe wagi,
które są odwrotnie proporcjonalne do wielkości tensora wag.
Ponieważ tak naprawdę to, co teraz zrobimy, to weź naszą nową sieć, a następnie zdobądź jej wagę.
Wciąż biorąc masę atrybutu, a następnie dostęp do jego danych, które są same tensor.
A następnie z tego tensora wag będziemy generować losowe wagi, które są
odwrotnie proporcjonalne do wielkości ciężarów tensorowych.
I tak w tej jednorodnej funkcji musimy teraz umieścić dolną granicę, która będzie minus W, a górna
granica, która będzie plus W powrotem.
OK, więc to dla odważników.
A teraz musimy zainicjować uprzedzenia i dobre wieści dla uprzedzeń.
To będzie znacznie prostsze.
Zamierzamy zainicjować je wszystkie zerami, więc aby je kupić, bierzemy je z naszego modelu oczywiście, który jest naszą
nową siecią.
A następnie atrybutem stronniczości jest uprzedzenie to samo z dostępem do danych.
A potem użyjemy metody, która jest metodą podkreślenia Phila, która, jak można się domyślić, jest używana
do wypełnienia tensora stronniczości zerami oraz reguł, które musimy określić, abyśmy chcieli wypełnić
go zerami tutaj.
I dlatego właśnie stawiam tutaj zero.
W porządku, więc podsumowując generujemy losowe wagi odwrotnie proporcjonalne do wielkości
wag tensora i zainicjowaliśmy urządzenie zerami.
W porządku, tak było w przypadku Inicjowania akcji przy połączeniach splotowych.
Teraz musimy zrobić to samo dla pełnego połączenia.
Dodamy więc nowy warunek i jeśli zrobimy to samo, używamy nazwy pierwszej klasy, która jest tą
zmienną, która zawiera różne nazwy połączeń.
Więc jeśli nazwa klasy jest taka sama, używamy metody find, do której w tym czasie cytowane jest pełne połączenie, które
jest klasycznym połączeniem liniowym w klasycznej sztucznej sieci neuronowej.
A więc nazwa tego jest liniowa i mówimy, że użyjemy tej sztuczki, aby powiedzieć, że chcemy, żeby
była inna niż minus jedna, więc to koniec klasy rzeczy, to znaczy, że cienki len jest inny niż minus
jeden oznacza, że połączenie jest w tam jest, jeśli mamy klasyczne połączenie.
Więc w takim razie, jak zamierzamy zainicjować wagi.
Cóż, to będzie zupełnie to samo.
Zamierzamy wprowadzić Wojewodę Wielorybnictwa, który nie wymazuje pierwszego, ponieważ będziemy albo w tym
przypadku, albo w tym przypadku, więc to nie będzie to samo, więc możemy całkowicie odwrócić
to wtedy wprowadzimy wentylator w zmiennej który tym razem nie będzie równy iloczynowi tych trzech
wymiarów.
Ale w rzeczywistości tym razem będzie to równało się po prostu zaprojektuj jeden wzmiankę.
A to dlatego, że dla pełnego połączenia jest mniej połączeń niż w połączeniu splotowym.
Teraz jest to wykład intuicyjny na końcu, aw sekcji CNN jest mniej wzmianek o
pełnym połączeniu niż o splotach.
Zasadniczo poświęcamy ten czas w ciągu jednego roku, a następnie mówimy, że będziemy
mieć zmienną, która posłuży do obliczenia W. granice i ta dominacja wachlarza będzie miała kształt wagowy indeksu
0.
To jest zero diamentów.
W takim razie do GWB i to będzie to samo.
Będzie to pierwiastek kwadratowy z 6 podzielonych przez sumę obrażającą i znajdującą.
Więc idziemy.
A potem dobrą wiadomością jest to, że jest dokładnie taka sama jak poprzednio, używamy jednolitej
funkcji dla wag i funkcji wypełniania dla uprzedzeń, aby uzyskać ten sam rodzaj inicjalizacji tym razem z innym wentylatorem i rozchodzić
się, a zatem różne w tym .
Taka jest ta sama zasada, że to ten sam pomysł.
Zmienia się tylko to, że mamy mniej dominacji dla pełnego
połączenia, a zatem prostsze rozważenie tego ograniczenia wag tutaj, aby wygenerować te przypadkowe wagi.
Ale dobrą wiadomością jest to, że teraz tak naprawdę to nie tylko te wagi i funkcjonuje bardzo.
Ale teraz mamy dwa narzędzia.
I dlatego jesteśmy gotowi zacząć budować mózg.
Więc nie mogę się doczekać.
To będzie oczywiście najbardziej ekscytująca część.
To było tylko po to, aby się rozgrzać i przygotować nas na tę wielką rzecz.
Więc zajmiemy się tym w następnym samouczku.
Właściwie to oczywiście zajmie się kilkoma tutorialami.
Zaczniemy od zrobienia oczu.
A potem pamiętaj, że dodamy ilustrację, aby poznać właściwości czasowe danych wejściowych, a następnie
zajmiemy się aktorem i krytykiem.
I to jest miejsce, w którym użyjemy tego, by funkcjonować znormalizowany przychodzący inicjator i jego wagi.
Więc nie mogę się doczekać, aby to zrobić.
Zrobimy teraz coś bardzo potężnego.
Więc przygotuj się na to.
Do tego czasu ciesz się AI.