สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การสอนนี้ตอนนี้เรากำลังจะทำให้ฟังก์ชั่นที่สองนี้เพื่อเริ่มต้นน้ำหนัก
และอันนี้จะถูกใช้เพื่อการเรียนรู้ที่ดีที่สุด
ที่จริงแล้วน้ำหนักเหล่านี้
ดังนั้นฟังก์ชั่นที่สองเราจะเรียกมันว่าขีดล่างในนั้นและมันจะใช้เป็นอาร์กิวเมนต์วัตถุและซึ่งจะเป็นตัวแทนของเครือข่ายประสาท
นั่นคือทั้งหมดที่
จากนั้นโคลอนและตอนนี้ลองเข้าไปในฟังก์ชันเพื่อกำหนดสิ่งที่เราต้องการ
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องการทำคือเริ่มต้นน้ำหนักของเครือข่ายใหม่ในลักษณะที่เราได้รับการเรียนรู้ที่ดี
ดังนั้นสิ่งนี้ดูเหมือนจะไม่ง่ายนัก
สิ่งนี้อยู่บนพื้นฐานของงานวิจัยและการทดลอง
เราจะเริ่มต้นน้ำหนักในวิธีเฉพาะที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน แต่เชื่อฉันว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการเรียนรู้
ดังนั้นเราจึงนำไปใช้โดยไม่ต้องลงรายละเอียดว่าทำไมเราจึงเริ่มต้นน้ำหนักด้วยวิธีนี้
ดังนั้นเราจะเริ่มด้วยการใช้กลอุบายซึ่งจะใช้ในภายหลังเพื่อสร้างความแตกต่างระหว่างการบิดและการเชื่อมต่อแบบเต็มเพราะคุณรู้ว่า
AI ของเราจะมีตาและมันจะมีเลเยอร์ convolutional
และแน่นอนว่ามันจะมีเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่และเราจะมีการเริ่มต้นที่แตกต่างกันของน้ำหนักสำหรับการเชื่อมต่อทั้งสองประเภท
ดังนั้นเราจะใช้เคล็ดลับนี้เพื่อแยกการเชื่อมต่อสองประเภทนี้จากนั้นเราจะใช้เงื่อนไขบางอย่างเพื่อให้ได้การเริ่มต้นที่แตกต่างกันสำหรับการเชื่อมต่อเหล่านี้
ดังนั้นเคล็ดลับนี้คือการสร้างตัวแปรใหม่ที่เราจะเรียกนามสกุลและที่จะถูกเรียกไปยังวัตถุดังนั้นและแสดงถึงเครือข่ายประสาท
แต่มันเป็นวัตถุที่เราจะเห็นในภายหลัง
และเราจะได้รับคุณสมบัติพิเศษจากวัตถุนี้ซึ่งจะเป็น
Kolesnik ที่มีเครื่องหมายขีดล่างคู่ชั้นแรกขีดเส้นใต้คู่จุดขีดเส้นใต้คู่อีกครั้งชื่อและเกือบจะมี
ขีดเส้นใต้คู่อื่น
นั่นเป็นกลอุบายที่น่าเกลียดที่จะมองหาประเภทการเชื่อมต่อของวัตถุเครือข่ายใหม่ของเรา แต่มันจะให้สิ่งที่คุณต้องการ
คุณจะเห็นว่ามันจะสมเหตุสมผลเมื่อเราเริ่มต้นถ้ามีเงื่อนไข
และโดยวิธีการพูดของเงื่อนไขเราสามารถหยุดพวกเขาได้ในขณะนี้
และสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้คือเริ่มเงื่อนไขแรกซึ่งจะให้เราคดีแรก
นั่นคือถ้าการเชื่อมต่อนั้นเป็นรูปสังวัตนาและเพื่อที่จะเขียนเงื่อนไขนี้ให้ถูกต้อง
ที่นี่เราใช้วิธีการค้นหาวิธีการค้นหาและภายในเมื่อใส่ในเครื่องหมายคำพูดเพื่อหาข้อตกลง
ดังนั้นถ้าชื่อคลาสสามารถค้นหาได้เราจะทำแตกต่างจากลบหนึ่งที่จริงถ้าเรามีการสนทนาเพราะ Manasquan หมายถึงไม่
ในกรณีนี้เราจะทำการเริ่มต้นน้ำหนักพิเศษ
ดังนั้นเงื่อนไขนี้ตรงนี้หมายความว่าถ้าเรามีการเชื่อมต่อแบบคอนโวล
ดังนั้นในกรณีนี้สิ่งที่เราทำคือเรียกใช้การกำหนดค่าเริ่มต้นเฉพาะวิธีที่เราต้องการทำ
และนั่นคือสิ่งที่ทุกสิ่งที่ไม่คุ้นเคยจะเกิดขึ้น
เราจะเริ่มต้นด้วยการสร้างตัวแปรที่เราจะเรียกมันว่า
และรูปร่างของศาลนี้ดังนั้นรูปร่างที่ขีดน้ำหนักจะเป็นรายการที่โดยทั่วไปจะมีรูปร่างของน้ำหนักในเครือข่ายใหม่ของเรา
ดังนั้นเราจึงใช้ฟังก์ชั่นรายการเพื่อสร้างรายการ
และภายในเราจะใส่โครงข่ายประสาทเทียมนั่นคือน้ำหนักของโครงข่ายประสาท
แต่ในการเชื่อมต่อแบบสังวัตนาและเพื่อให้ได้รูปร่างของตุ้มน้ำหนักเหล่านี้เราใช้คุณลักษณะอื่นซึ่งก็คือข้อมูลแล้วขนาดขนาดจะทำให้เราได้รูปร่างของตุ้มน้ำหนักเหล่านี้ในการเชื่อมต่อแบบคอนโวลูชั่น
ดังนั้นตอนนี้รูปร่างของน้ำหนักจะมีรูปร่างของน้ำหนักและการเชื่อมต่อที่เป็นรูปธรรมของเครือข่ายของเราและ
เอาล่ะเรามีรูปทรงน้ำหนักเพื่อเริ่มต้นน้ำหนักของการเชื่อมต่อที่มีการบิดนี้
เราจะต้องมีค่าสองค่า
แรกคือผลิตภัณฑ์ของมิติแรกโดยการเสนอชื่อที่สองโดยมิติที่สามนี้
นั่นคือสิ่งที่เราจะได้รับในขณะนี้และจากนั้นเราจะต้องได้รับค่าศูนย์เวลาโบราณครั้งที่สองและบางครั้งมิติที่สามแล้วเราจะใช้ค่าทั้งสองนี้ในการแข่งขันวิธีการที่เราเริ่มต้น น้ำหนัก
งั้นลองมาดูกันผ่านผลิตภัณฑ์ตัวแรกนี้
เราเรียกมันว่าความสนุกและมันจะเท่ากับผลิตภัณฑ์และเราจะใช้ฟังก์ชัน prod ซึ่งเป็นฟังก์ชั่นที่ไม่ใช่คนไทยซึ่งมีทางลัดและ P
ดังนั้น MP ที่ PRUD และภายในเราผลิตสิ่งที่เราต้องการ สินค้า
อย่างที่เราบอกไปนั่นคือเพชรและรูปร่างน้ำหนักหนึ่งในสองของเรา
เพื่อให้ได้สิ่งนี้เราสามารถสร้างรูปคลื่นและรับดัชนีของเครื่องยนต์สามบรรทัดเหล่านี้
ดังนั้นเราจึงตั้งมัน Simonton หนึ่งถึง 10 นิ้วและสามรวม
ดังนั้นดันเจี้ยนที่ถูกกีดกัน
และนั่นคือวิธีที่เราจะได้มันสำหรับขอบเขตบนตรงนี้ไม่รวม
นั่นคือสิ่งที่เราต้องการจากนั้น Same เพื่อความสนุกในขณะที่เราพูดว่า Fan out
มันจะเป็นผลผลิตของความเสียหายในมิติเวลาศูนย์สองเท่าที่ฉันพูดถึงสาม
และที่นี่เราสามารถทำดัชนีจากสองรวมถึงสี่ไม่รวม
นั่นก็จะได้ผลคูณของเวลาและสองและสามแล้วเราก็คูณมันด้วยการออกแบบและศูนย์ที่เราสามารถเข้าถึงได้ด้วยค่าศูนย์ปลาวาฬของดัชนีศูนย์
ดังนั้นการสรุปนี่คือครั้งเดียวสองครั้งในสามและด้านล่างเรามีศูนย์คูณสองครั้งในสามรายการตรวจสอบน้ำหนัก
เอาล่ะตอนนี้เราจะใช้ค่าสองค่านี้ในการเริ่มต้นเพราะเราจะคำนวณค่าใหม่เนื่องจากเราจะเรียกค่า W
bound และนั่นเท่ากับรากที่สอง เราสามารถหาฟังก์ชั่นและ P
จากและโดยที่เป็น qr t
ที่สองเหมือนก่อน
สแควร์รูทของ 6 หารด้วยการแผ่ออก
ดังนั้นแฟนในลองปล่อยออกมาว่าเราลง W นี่ตรงนี้แทนขนาดของน้ำหนักสิบ
และทำไมเราถึงได้รับสิ่งนี้
มันเป็นเพราะสิ่งที่เราเพิ่งจะทำตอนนี้คือเราต้องการสร้างน้ำหนักสุ่มบางส่วนที่แปรผกผันกับขนาดของน้ำหนักเทนเซอร์
เพราะแน่นอนสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้คือการใช้เครือข่ายใหม่ของเราแล้วรับน้ำหนัก
ดังนั้นโดยยังคงรับน้ำหนักของคุณลักษณะแล้วเข้าถึงข้อมูลของมันนั่นคือเมตริกซ์เอง
แล้วจากตุ้มน้ำหนักนี้เราจะสร้างน้ำหนักสุ่มบางส่วนที่แปรผกผันกับขนาดของน้ำหนักตุ้ม
ดังนั้นในฟังก์ชั่นชุดนี้ตอนนี้เราต้องใส่ขอบเขตล่างซึ่งจะเป็นลบ W ผูกกับและขอบบนซึ่งจะบวก W
กลับ
ตกลงดังนั้นสำหรับน้ำหนัก
และตอนนี้เราต้องเริ่มต้นอคติและข่าวดีสำหรับอคติ
มันจะง่ายกว่านี้มาก
เราจะเริ่มต้นพวกเขาทั้งหมดด้วยศูนย์เพื่อรับซื้อเหล่านี้เราเอาพวกเขาจากแบบจำลองของเรานั่นคือเครือข่ายใหม่ของเรา
จากนั้นแอ็ตทริบิวต์สำหรับอคตินั้นก็คืออคติด้วยการเข้าถึงข้อมูล
จากนั้นเราจะใช้วิธีการซึ่งเป็นวิธีการขีดล่างของฟิลซึ่งในขณะที่คุณคาดเดาไว้จะใช้ในการเติมเมตริกซ์ของอคติกับศูนย์เป็นอย่างดีด้วยกฎที่เราต้องระบุว่า
และนั่นคือสาเหตุที่ฉันใส่นี่เป็นศูนย์
เอาล่ะสรุปก็คือเราสร้างตุ้มน้ำหนักสุ่มบางส่วนแปรผกผันกับขนาดของตุ้มน้ำหนักตุ้มน้ำหนักและเราเริ่มต้นอุปกรณ์ด้วยค่าศูนย์
เอาล่ะนั่นคือสำหรับการเริ่มต้นการกระทำที่การเชื่อมต่อแบบ Convolution
ตอนนี้เราต้องทำเช่นเดียวกันสำหรับการเชื่อมต่อแบบเต็ม
ดังนั้นเราจะเพิ่มเงื่อนไขใหม่และถ้าอย่างนั้นเราใช้เคล็ดลับนี้เราใช้ชื่อชั้นที่เป็นตัวแปรนี้ที่มีชื่อที่แตกต่างกันของการเชื่อมต่อ
ดังนั้นถ้าชื่อคลาสนั้นเหมือนกันเราใช้วิธีการค้นหาซึ่งเมื่อใส่เครื่องหมายคำพูดในเวลานี้การเชื่อมต่อแบบเต็มนั่นคือการเชื่อมต่อแบบคลาสสิกเชิงเส้นในเครือข่ายประสาทเทียมคลาสสิก
และชื่อของมันนั้นเป็นเส้นตรงและการบอกว่าเราจะใช้เคล็ดลับนี้เพื่อบอกว่าเราต้องการให้มันแตกต่างจากลบหนึ่งดังนั้นนั่นคือจุดสิ้นสุดของสิ่งที่ชั้นผ้าลินินชั้นดีนี้ต่างจากลบ นั่นคือถ้าเรามีการเชื่อมต่อแบบคลาสสิก
ดังนั้นในกรณีนี้เราจะเริ่มต้นน้ำหนักได้อย่างไร
มันจะค่อนข้างเหมือนกัน
เราจะแนะนำ
Voales ที่มี
whaleship ซึ่งจะไม่ลบอันแรกเพราะเราจะทำในกรณีนี้หรือในกรณีนั้นมันจะไม่เหมือนกันดังนั้นเราจึงสามารถย้อนกลับทั้งหมดแล้วเราจะแนะนำพัดลมในตัวแปร ซึ่งเวลานี้จะไม่เท่ากับผลคูณของสามมิตินี้
แต่ที่จริงเวลานี้มันจะเท่ากับการออกแบบเพียงกล่าวถึงอย่างใดอย่างหนึ่ง
และนั่นเป็นเพราะสำหรับการเชื่อมต่อแบบเต็มจะมีการเชื่อมต่อน้อยกว่าการเชื่อมต่อแบบ Convolution
ตอนนี้นี่เป็นการบรรยายเชิงปรีชาญาณในตอนท้ายและในส่วนของ CNN นั้นมีการกล่าวถึงน้อยกว่าสำหรับการเชื่อมต่อที่สมบูรณ์กว่าสำหรับการโน้มน้าวใจ
ดังนั้นโดยทั่วไปเราเพิ่งใช้เวลาในหนึ่งปีนี้แล้วบอกว่าเราจะมีตัวแปรแฟนเอาท์ซึ่งจะใช้คำนวณว
ขอบเขตและการครอบงำโดยแฟนคนนี้จะเป็นรูปร่างน้ำหนักของดัชนี 0
นั่นคือเพชรเป็นศูนย์
เอาล่ะมาถึง GWB แล้วมันก็จะเหมือนกัน
มันจะเป็นสแควร์รูทของ 6 หารด้วยผลรวมที่ทำให้ขุ่นเคืองและหา
ดังนั้นเราไปกันเลย
และข่าวดีก็คือมันเหมือนกับก่อนหน้านี้เราใช้ฟังก์ชั่นชุดสำหรับตุ้มน้ำหนักและฟังก์ชั่นการเติมสำหรับอคติเพื่อให้ได้การเริ่มต้นแบบเดียวกันในครั้งนี้โดยมีพัดลมที่แตกต่างกันออกไป .
นั่นคือหลักการเดียวกันที่เป็นความคิดเดียวกัน
สิ่งเดียวที่เปลี่ยนแปลงได้ที่นี่คือเรามีการปกครองน้อยกว่าสำหรับการเชื่อมต่อแบบเต็มดังนั้นการพิจารณาที่ง่ายขึ้นของน้ำหนักที่นี่ที่นี่เพื่อสร้างน้ำหนักแบบสุ่ม
แต่ข่าวดีก็คือตอนนี้มันไม่เพียง แต่น้ำหนักเหล่านี้เท่านั้น
แต่ตอนนี้เรามีเครื่องมือสองอย่าง
ดังนั้นเราพร้อมที่จะเริ่มสร้างสมอง
ดังนั้นฉันรอไม่ไหว
แน่นอนว่านี่จะเป็นส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุด
นี่เป็นเพียงการอุ่นเครื่องและเตรียมพร้อมสำหรับสิ่งที่ยิ่งใหญ่
ดังนั้นเราจะดูแลในบทช่วยสอนถัดไป
แน่นอนว่ามันต้องใช้บทเรียนหลายอย่างแน่นอน
เราจะเริ่มต้นด้วยการจับตา
และจำไว้ว่าเราจะเพิ่มภาพประกอบเพื่อเรียนรู้คุณสมบัติทางโลกของข้อมูลนั้นแล้วเราจะดูแลนักแสดงและนักวิจารณ์
และนั่นคือสิ่งที่เราจะใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อทำให้ค่าเริ่มต้นมาเป็นค่าเริ่มต้นและมีน้ำหนักอยู่ในตัว
ดังนั้นฉันไม่สามารถรอที่จะทำ
ตอนนี้เรากำลังจะสร้างบางสิ่งที่ทรงพลังมากขึ้น
เตรียมตัวให้พร้อม
จนกว่าจะสนุกกับ AI