Bună ziua și bun venit la acest tutorial acum vom face această a doua funcție de a inițializa greutăți.
Și aceasta va fi folosită pentru a obține o învățare optimă.
De fapt, aceste greutăți.
Deci, a doua funcție pe care o vom numi "greutăți" subliniază în ea și va lua ca argument
obiectul și care va reprezenta rețeaua neuronală.
Deci asta e tot.
Și apoi colon și acum să intrăm în funcție pentru a defini ceea ce vrem să facem.
De fapt, ceea ce am vrut să facem este să inițializăm greutățile noii rețele în așa fel încât să
obținem o învățare optimă.
Deci, acest lucru nu va părea deosebit de intuitiv.
Aceasta se bazează pe lucrări de cercetare și experimente.
Vom iniția greutățile într-un mod specific pe care nu l-am mai văzut până acum, dar credeți-mă
că va optimiza procesul de învățare.
Așa că am implementat fără să intrăm în detaliu de ce inițializăm greutățile în acest fel.
Și așa vom începe folosind un truc care va fi folosit mai târziu pentru a face
distincția între convoluție și conexiunea deplină deoarece știți că amintiți-vă că AI va avea ochi și de aceea va
avea niște straturi de convoluție.
Și, bineînțeles, vor avea și unele straturi conectate complet și vom avea o inițializare diferită
a greutăților pentru aceste două tipuri de conexiuni.
Deci, vom folosi acest truc pentru a separa aceste două tipuri de conexiuni
și apoi vom folosi anumite condiții pentru a obține diferitele inițializări pentru fiecare dintre aceste conexiuni.
Deci, acest truc este de a crea o nouă variabilă pe care vom numi numele de familie și care
va fi apelată la un obiect astfel încât să reprezinte rețeaua neurală.
Dar este un obiect pe care îl vom vedea mai târziu.
Și vom obține atributul special de la acest obiect care va fi Kolesnik cu
dublu subliniere clasa întâi dublu subliniază punct dublu subliniază numele din nou și aproape acolo.
Un alt subliniere dublă.
Deci, este un truc destul de urât pentru a căuta tipul de conexiune al noului nostru obiect de rețea, dar care ne va
oferi exact ceea ce doriți.
Veți vedea că va avea sens atunci când vom începe dacă condițiile.
Și pe cale de a vorbi despre condiții, le putem opri chiar acum.
Ceea ce vom face acum este să începem prima condiție care ne va aduce primul caz.
Aceasta este dacă conexiunea este o convoluție și astfel să scriem această condiție corectă dacă numele de clasă este
bine.
Aici folosim o metodă găsită și găsită în interiorul metodei când este pusă în ghilimele pentru convoluție.
Și dacă numele de clasă nu găsește poate este că vom face altceva decât minus unul care este de fapt dacă
avem o convoluție deoarece Manasquan înseamnă nu.
Ei bine, în acest caz vom face o inițiere specială a greutăților.
Deci, această condiție înseamnă aici dacă avem o legătură de convoluție.
În acest caz, ceea ce facem este să inițiem această inițiere specifică a modului în care vrem să facem.
Și de aceea vor veni toate lucrurile intuitive.
Vom începe prin crearea unei variabile pe care o vom numi.
Și această formă de curte atât de greutate subliniază forma va fi o listă care va conține în esență forma
greutăților în noua noastră rețea.
Și pentru a folosi funcția listă pentru a crea o listă.
Și în interiorul nostru vom pune în rețeaua neurală greutatea care va constitui ponderea rețelei
neuronale.
Dar în conexiunea de convoluție și pentru a obține forma acestor greutăți, folosim un alt
atribut care este acela că datele și dimensiunea dimensiunilor ne vor forma forma acestor greutăți în conexiunea de convoluție.
Deci acum forma de greutate conține într-o listă forma greutăților și conexiunilor de convoluție ale
rețelei noastre și.
În regulă, deci avem forma de greutate, apoi să inițializăm greutățile acestei conexiuni de convoluție.
Vom avea nevoie de două valori.
Primul este produsul primei dimensiuni prin a doua numire prin această dimensiune a treia.
Deci, asta vom obține acum și apoi vom avea nevoie să obținem timpii zerosului timpuri străvechi
a doua oară și, uneori, a treia dimensiune și apoi vom folosi aceste două valori în competiția cu
modul în care inițializăm greutăți.
Deci haideți să obțineți acest lucru prin acest prim produs.
Am numit-o distracție în și care va fi egal cu produsul și vom folosi funcția prod, care este o
funcție de non-Thai, care are o comandă rapidă și P So MP că PRUD și în interior prod ne introduce ceea ce vrem
să facă produs.
Și așa cum am spus că este diamantul și unul doi și trei din greutatea noastră.
Și pentru a obține acest lucru putem lua o formă de undă și să obținem indicii acestor motoare cu trei linii.
Așa că am stabilit-o pe Simonton una de până la 10 inch și trei incluse.
Deci, o temnita fiind exclusa.
Și așa putem obține pentru partea superioară aici nu este inclusă.
Deci, asta este ceea ce vrem apoi, Același lucru pentru distracție, așa cum am spus Fan-ul va fi produsul daunei în dimensiunea de zero
timp de două ori pe care am menționat trei.
Și aici putem fi indexate de la două incluse la patru excluse.
Așa că vom obține ca produs al timpului și două și trei și apoi îl
vom putea multiplica prin design și zero la care putem accesa cu zero zero de indice zero.
Așa că, pentru a rezuma acest lucru este de două ori o dată la trei și chiar mai jos avem de două ori ori în trei din
lista noastră de greutăți.
În regulă, acum vom folosi aceste două valori pentru a veni în ventilație și
vom trece la inițiere, deoarece vom calcula o nouă valoare pe care o vom numi W bound și aceasta este egală
cu rădăcina pătrată care putem obține cu o funcție și P din și cu asta ca qr t.
În al doilea rând ca înainte.
Deci, rădăcina pătrată de 6 împărțită prin faning out.
Deci, fanii, să arătăm că avem acest W jos aici reprezintă într-un fel dimensiunea zecilor de
greutăți.
Și de ce am primit asta?
Este pentru că atunci ceea ce trebuia să facem acum este că vrem să generăm greutăți aleatorii
care sunt invers proporționale cu mărimea tensorului de greutăți.
Într-adevăr, ceea ce vom face acum este să luăm noua noastră rețea și apoi să obținem ponderea ei.
Prin urmare, luând în continuare greutatea atributului, accesați datele sale care sunt tensorul propriu-zis.
Și apoi de la acest tensor de greutăți vom genera cântăriri aleatorii care sunt
invers proporționale cu mărimea greutății tensorului.
Și astfel în această funcție uniformă acum trebuie să punem o limită inferioară care va fi minus W legată, iar
limita superioară care va fi plus W înapoi.
OK, asta e pentru greutăți.
Și acum trebuie să inițializăm prejudecățile și vestea bună pentru părtinire.
Va fi mult mai simplu.
Vom iniția toate acestea cu zerouri, astfel încât să obținem aceste achiziții pe care le luăm din modelul nostru desigur că este
noua noastră rețea.
Și apoi atributul pentru părtinire este părtinire atunci același cu accesul la date.
Și apoi vom folosi o metodă care este metoda de subliniere Phil care, după cum probabil ați presupus, este folosită pentru a
umple tensorul de părtinire cu zerouri bine cu regulile pe care trebuie să le precizăm că vrem să o
umplem cu zerouri aici.
Și de aceea pun aici Zero.
În concluzie, pentru a rezuma, vom genera greutăți aleatorii invers proporționale cu mărimea
greutății tensorului și am inițializat dispozitivul cu zerouri.
În regulă, așa a fost pentru acțiunea Initialize la conexiunile de convoluție.
Acum trebuie să facem același lucru pentru conexiunea completă.
Așa că vom adăuga o nouă condiție și dacă vom folosi același șir, vom folosi numele primei clase care este
această variabilă care conține diferitele denumiri ale conexiunilor.
Deci, dacă numele clasei aceleași vom folosi metoda de căutare la care, atunci când a pus în citate de această dată o conexiune completă,
care este o conexiune clasică liniară într-o rețea clasică neuronale artificiale.
Și astfel numele pentru acest lucru este liniar și spunând că vom folosi acest truc pentru a spune că vrem să
fie diferit de minus unu astfel încât acesta este acest scop de lucru de clasă lenjerie de fin sunt diferite decât minus unul înseamnă
în cazul în care conexiunea este în acolo este dacă avem o legătură clasică.
În cazul ăsta, cum vom inițializa greutățile.
Ei bine, va fi la fel.
Vom introduce voiajul de balet, care nu va șterge primul, pentru că vom fi fie în acest
caz, fie în cazul respectiv, așa că nu va fi același lucru, astfel încât să putem inversa în totalitate faptul
că atunci vom introduce un ventilator în variabilă care de data aceasta nu va fi egal cu produsul acestor
trei dimensiuni.
Dar, de data aceasta, va fi egal cu designul pur și simplu să menționați unul.
Și asta pentru că pentru întreaga conexiune există mai puține conexiuni decât într-o conexiune de convoluție.
Acum, este vorba de o prelegere de intuiție în cele din urmă și în secțiunea CNN, este mai puțin
menționată o legătură completă decât o convoluție.
Deci, pur și simplu, luăm acest timp într-un an, apoi spunem că vom avea o variabilă fan-out
care va fi apoi utilizată pentru a calcula W. limitele și această dominare a fanilor va fi greutatea formei indexului
0.
Aceasta este diamantele zero.
Bine, atunci la GWB și va fi același lucru.
Ea va fi rădăcina pătrată de 6 împărțită de sumă ofensatoare și să afle.
Așa că mergem.
Și apoi vestea bună este că este exact la fel ca în trecut, când folosim funcția uniformă pentru
greutăți și funcția de umplere pentru părtinire pentru a obține același tip de inițializare de data aceasta cu un ventilator diferit în și
fan și, prin urmare, diferite w care .
Deci același principiu este aceeași idee.
Singurul lucru care se schimbă aici este faptul că avem mai puține domenii pentru conexiunea deplină
și, prin urmare, o analiză mai simplă a acestei legături a greutăților de aici pentru a genera aceste greutăți aleatorii.
Dar vestea bună este că acum nu e doar aceste greutăți și funcționează foarte mult.
Dar acum avem două instrumente.
Și astfel suntem gata să începem să construim creierul.
Așa că nu pot să aștept.
Aceasta va fi, desigur, cea mai interesantă parte.
A fost doar să ne încălzim și să ne pregătim pentru lucrul cel mare.
Deci, vom avea grijă de asta în următorul tutorial.
Ei bine, de fapt, va fi nevoie de mai multe tutoriale, desigur.
Vom începe prin a face ochii.
Și apoi rețineți că vom adăuga o ilustrație pentru a afla proprietățile temporale ale intrării și apoi vom avea
grijă de actor și de critic.
Și acolo vom folosi acest lucru pentru a funcționa normalizat vine inițializatorul și greutățile în el.
Așa că nu pot să aștept să fac asta.
Vom face ceva foarte puternic acum.
Așa că pregătește-te pentru asta.
Până atunci, bucurați-vă de AI.