Merhaba ve bu öğreticiye hoş geldiniz, şimdi ağırlıkları başlatmak için bu ikinci işlevi yapacağız.
Ve bu en uygun bir öğrenme için kullanılacaktır.
Aslında bu ağırlıklar.
Bu yüzden ağırlık olarak adlandıracağımız ikinci işlevi altta çiziyor ve nesneyi argüman olarak alıyor ve
bu da sinir ağını temsil edecek.
Hepsi bu kadar.
Ve sonra iki nokta üst üste ve şimdi ne yapmak istediğimizi tanımlamak için işlevin içine girelim.
yapmak istediğimiz, yeni ağın ağırlıklarını, en uygun öğrenmeyi sağlayacak şekilde başlatmaktı.
Temel olarak,
Dolayısıyla bu özellikle sezgisel görünmüyor.
Bu, araştırma kağıtlarına ve deneylere dayanmaktadır.
Ağırlıkları, daha önce görmediğimiz belirli bir biçimde başlatacağız, ancak bana inan
ki öğrenme sürecini optimize edecektir.
Dolayısıyla ağırlıkları bu şekilde başlatmamızın ayrıntılarına girmeden uyguladık.
konvolüsyon ile tam bağlantı arasındaki ayrımı yapmak için kullanılacak bir hile kullanarak başlayacağız
çünkü biliyorsun ki AI'mızın gözleri olacak ve bu nedenle bazı kıvrımlı katmanlara sahip olacağını hatırlıyoruz.
Ve bu yüzden daha sonra
Elbette bazı tam bağlantılı katlar da olacaktır ve bu iki tür bağlantı
için ağırlıkların farklı bir başlatılmasına sahip olacağız.
Bu yüzden bu iki tür bağlantıyı ayırmak için bu numarayı kullanacağız
ve bu bağlantıların her biri için farklı başlatmayı sağlamak için bazı koşullar kullanacağız.
Dolayısıyla bu hüner, soyadı artıracağımız yeni bir değişkeni yaratmaktır ve bu
da bir nesneyle çağrılıp sinir ağını temsil edecektir.
Ancak daha sonra göreceğimiz bir cismidir.
Ve bu nesneden özel niteliği alacağız Kolesnik, çift altçizgi birinci
sınıf çift altçizgi çift altçizgi yine adı ve neredeyse var.
Başka bir alt çizgi.
Bu, yeni ağ nesnemizin bağlantı türünü aramak için oldukça çirkin bir numara ama tam olarak
ne istediğinizi verecek.
Durumlara başlarsak mantıklı olacağını göreceksin.
Ve bu arada koşullardan söz ettik, şimdi onları durdurabiliriz.
Ve şimdi şimdi ne yapacağız, ilk durumu bize getiren ilk şartı başlatmak.
Bağlantı, konveksiyse ve bu sınıfın adı doğru ise bu şartı doğru yazmak
için.
Burada bulma yönteminin bulduğu ve konvolüsyon için tırnak işaretleri koyulduğunda bir yöntem kullanıyoruz.
Sınıf ismi bulabilirse, eğer bir kutu var ise Manasquan hayır demektir, eksi
bir şeyden farklı yapacağız.
Bu durumda ağırlıkların özel bir başlatılması yapacağız.
Dolayısıyla bu durum, konvolüsyon bağımız varsa bu demektir.
Dolayısıyla bu durumda yaptığımız şey, yapmak istediğimiz şekilde bu özel başlatmayı çalıştırmaktır.
Ve böylece tüm sezgisel olmayan şeyler gelecek.
Aramaya başlayacağımız bir değişken oluşturarak başlayacağız.
Ve ağırlığın altını çizdiği şekilde bu mahkeme şekli, temel olarak yeni ağımızda ağırlıkların şeklini
içeren bir liste olacaktır.
Ve böylece bir liste oluşturmak için list işlevini kullanmalıyız.
İçimizde, sinir ağının ağırlığı olacak olan sinir ağı içine
koyacağız.
bu, verinin ardından boyut boyutu, konvolüsyon bağlantısında bu ağırlıkların şeklini alacaktır.
Fakat kıvrım bağlantısında ve bu ağırlıkların şeklini almak için, başka bir özellik kullanıyoruz;
Şimdi ağırlık şekli ağımızın ağırlıklarının ve konvolüsyon bağlantılarının şeklini bir
listede içerir.
Pekâlâ, bu konvolüsyon bağlantısının ağırlığını başlatmak için daha sonra ağırlık şekli var.
İki değere ihtiyacımız olacak.
Birincisi, birinci boyutun, ikinci atama tarafından bu üçüncü boyutun ürünüdür.
şey, ardından sıfırları eski zamanlara ikinci kez, bazen de üçüncü boyutu getirmek
zorunda kalacağız ve sonra bu iki değeri, nasıl başlattığımız rekabette kullanacağız. ağırlıklar.
Bu yüzden şu an alacağımız
Öyleyse bunu ilk üründen alalım.
Buna eğlenceli diyoruz ve bu ürüne eşit olacak ve kısayol ve P So MP
olan PRUD işleviyle olan prod işlevini kullanacağız ve PRUD ve iç prod'de biz yapmak istediğimiz şeyi
girdik. ürün.
Ve böylece elmas ve bir iki ve üçümüz ağırlık şekli dedik.
Ve bunu elde etmek için bir dalga şekli alıp bu üç hatlı motorların endekslerini elde edebiliriz.
Ve bu yüzden Simonton'u bir ila 10 inç arasında, üçü de dahil ettik.
Yani hariç tutulan bir zindan.
Ve bunu elde edebilmemizin nedeni üst sınır için burada bulunmamaktadır.
İstediğimiz de o zaman o zaman eğlenmek için aynı Fren söylüyorduk, üç kez bahsettiğim iki kez
sıfır zaman boyutundaki hasarın ürünü olacak.
Ve burada, dahil olan iki ila dört arasında dizine eklenebiliyoruz.
Böylece, zamanın ve iki ve üçün çarpımı elde edilecek ve daha
sonra dizin sıfırın balina sıfırının sıfırıyla erişebildiğimiz tasarım ve sıfırla çarpabiliriz.
kez iki kez bir kez ve hemen altında ağırlık kontrol listemizin üçünde sıfır kez iki kez var.
Özetlemek gerekirse, üç
Pekâlâ, şimdi bu iki değerin kullanmaya başlayacağız ve başlangıç ​​durumuna
geçmek için havalandırma yapacağız, çünkü W değerini bağlayacağımızı ve bunun kareköküne eşit olduğu için yeni
bir değeri hesaplayacağız. biz bir işlevle ve P'yi qr t olarak alabiliriz.
İkincisi daha önce olduğu gibi.
Dolayısıyla 6'nın karekökü yayılıp bölünmüştür.
Bu yüzden hayranlarının hayranına hayran olalım, burada bulunan bu W, bir şekilde onlarca ağırlığın boyutunu temsil
ediyor.
Ve bunu neden elde ettik.
Bunun nedeni, şimdi şimdi yapmak istediğimiz şey, ağırlıkların tensörünün boyutuyla ters
orantılı olan bazı rasgele ağırlıkları oluşturmak istiyoruz.
Çünkü gerçekten şimdi yapmak üzereyim yeni ağımızı alıp ağırlığını elde etmek.
Böylece öznitelik ağırlığını alarak, tensör olan verisine erişirsiniz.
Ve sonra bu tensör ağırlıklarından tensör ağırlıklarının büyüklüğü ile ters
orantılı bazı rastgele ağırlıklar üretiyoruz.
W bağlı ve üst sınır da artı W geri olacak bir alt sınır koymalıyız.
Ve şimdi bu tekdüze fonksiyonda, eksi
Tamam, ağırlıklar için.
Ve şimdi önyargı için önyargı ve müjde başlatmamız gerekiyor.
Çok daha basit olacak.
Onları hepsini sıfırlarla başlatacağız, böylece bu ürünleri yeni ağımız olan elbette
modelimizden alacağız.
Ve sonra önyargı özelliği, önyargı, verilere erişimle aynıdır.
kurallarla sıfırlarla doldurmak için kullanılan bir metot olan Phil altçizme metodunu kullanacağız.
Ve sonra, tahmin ettiğiniz gibi önyargı tensörünü, burada sıfırlarla doldurmak istediğimizi
belirtmek zorunda olduğumuz
İşte bu yüzden bu yüzden sıfır koyuyorum.
Özetle, tensör ağırlıklarının büyüklüğü ile ters orantılı rastgele ağırlık
üretiyoruz ve cihazı sıfırlarla başlatmıştık.
Tamam, bu da konvolüsyon bağlantılarındaki Initialize işlemi için yapıldı.
Şimdi de tam bağlantı için aynı şeyi yapmamız gerekiyor.
aynı şekilde bu hile yaparsak, bağlantıların farklı adlarını içeren bu değişken olan birinci sınıf adı kullanırız.
Ve böylece yeni koşullar ekleyeceğiz ve eğer
Aynı sınıf ismi aynı ise, klasik bir yapay sinir ağında klasik bir doğrusal bağlantı olan tam
bir bağlantıyı tırnak içine aldığımızda find yöntemini kullanıyoruz.
Ve bu yüzden bunun adı doğrusal ve eksiğinden farklı olmasını istediğimizi söylemek
için bu numarayı kullanacağımızı söylüyorlar, yani sınıfın bu sonuydu ince ketenlerin eksi bir
anlamı yok, bağlantı varsa Klasik bir bağlantımız varsa oradadır.
Dolayısıyla bu durumda ağırlıkları nasıl başlatacağız.
Tamamen aynı olacak.
Balinayı Voivode olarak tanıtacağız çünkü ilk olanı silmeyeceğiz, çünkü bu davada ya
da bu davada aynı olmayacak, böylece aynı olmayacaktır, böylece tamamen tersine çevirebiliriz, o
zaman aynısını değişkende bir fan tanıtacağız. bu zaman bu üç boyutun çarpımına eşit
olmayacaktır.
Fakat aslında bu kez basitçe bir tasarım tasarlamak eşit olacaktır.
Bunun nedeni, tam bağlantı için konvolüsyon bağlantısından daha az bağlantı olmasıdır.
Şimdi bu sezgisel konferanslar sonunda ve CNN bölümünde tam bir bağlantı
için konvolüsyondan daha az bahsediliyor.
Yani temelde bir yıl içinde bu zaman alırız, daha sonra, W hesaplamak
için kullanacağımız bir fan çıkışı olacağız deriz. sınırları ve bu fan dışarı tahakkümü ağırlığı şekil 0
indeksi olacak.
Elmas sıfır.
Tamam o zaman GWB'ye ve aynı olacak.
Bu, 6'nın karekökünü, rahatsız edici toplamla bölüşecek ve keşfedecektir.
İşte gidiyoruz.
girişi ve vantilatör çıkışı ile kullandığımızdan tamamen farklıdır ve bu nedenle farklıdır. .
Ve o zaman iyi haber şu ki ağırlıkları için üniforma fonksiyonunu kullanan önyargı için dolgu işlevi ve
aynı tür başlatmayı farklı bir fan
Yani aynı fikir bu aynı ilkedir.
Burada değişen tek şey, tam bağlantı için daha az egemenliğe sahip olduğumuz
ve bu rastgele ağırlıkları oluşturmak için ağırlıkların bu sınırlamasının daha basit göz önüne bulundurulmasıdır.
Fakat iyi haber, şimdi sadece bu ağırlıklar değil, çok işlev görmesidir.
Ama şimdi iki araçımız var.
Ve böylece beyni inşa etmeye hazırız.
Bu yüzden bekleyemem.
Bu tabii ki en heyecan verici bölüm olacak.
Bu sadece ısınma ve bizi büyük üne hazır hale getirmekti.
Bir sonraki öğreticide buna dikkat edeceğiz.
Aslında elbette birkaç ders alacak.
Gözleri yaparak başlayacağız.
Ve sonra girişin zamansal özelliklerini öğrenmek için bir illüstrasyon ekleyeceğimizi hatırlayın ve
sonra aktöre ve eleştirmenle ilgileneceğiz.
Ve bunu normalize edilmiş başlatıcıyı başlatan ve ağırlıkları işlemek için kullanacağız.
Bu yüzden bunu yapmak için sabırsızlanıyorum.
Artık çok güçlü bir şey yapacağız.
Bu yüzden hazır ol.
O zamana kadar AI zevk.