Hallo und willkommen im Laden.
Ich bin total aufgeregt, weil wir die A-3 im Gehirn sehen lassen.
Das ist das Gehirn unserer KI.
Und wenn ich über Gehirne spreche, möchte ich etwas hervorheben.
Denken Sie daran, dass wir im ersten Modul ein einfaches Gehirn mit nur vollständig verbundenen Schichten erstellt haben.
Dann haben wir im zweiten Modul für Dhoom ein Gehirn gemacht, das nicht nur vollständig verbundene Schichten, sondern auch
Augen hatte, weil wir die Faltungsschichten hinzugefügt haben, die dem Auge Augen verliehen, weil es die Bilder beobachten und
verstehen kann, was im Inneren vorgeht.
Und jetzt sagen wir das sogar auf hohem Niveau, weil wir ein Gehirn schaffen werden, das nicht
nur Augen hat und Schichten, sondern auch Gedächtnis vollständig verbindet.
Wie ich bereits im vorigen Tutorial gesagt habe, werden wir in diesem großen Gehirn
eine Aufzeichnung zu dieser Arbeit hinzufügen, die unserem Gehirn ein langes Gedächtnis geben wird, damit es die zeitlichen
Beziehungen der zeitlichen Eigenschaften der Eingabebilder verstehen kann.
Also gehen wir weiter und noch leistungsfähigeres Gehirn kann ich Ihnen sagen, dass der Dymo, um
den es bei Intiman geht, wirklich sehr mächtig ist und wir sehen, wie der Aufbau von KI und der Einsatz tieferer und
tieferer Schritte und das Forsman-Lernen immer näher zusammenrücken Wie funktioniert das menschliche Gehirn?
Sie wissen, wir haben mit den grundlegenden Beziehungen des Gehirns mit den linearen Verbindungen begonnen.
Dann fügten wir Augen hinzu und wir fügten die Erinnerung hinzu.
Wer weiß, was wir in den zukünftigen Modellen hinzufügen werden.
Weißt du, 2018 werden sie vielleicht etwas hinzufügen, das das Gehirn noch mehr wie ein menschliches Gehirn aussehen
lässt.
Aber schon mit vollständig verbundenen Augen und Gedächtnis haben wir ein wirklich gutes und funktionelles
Gehirn.
Also machen wir's.
Lass uns dieses Gehirn machen.
Wie üblich werden wir dafür eine Klasse machen, weil es viele Eigenschaften mit den
Windungen und der Wissenschaft haben wird.
Wir werden es also so einrichten, dass alle diese Verbindungen initialisiert werden.
Und dann haben wir natürlich die Ford-Funktion, die natürlich das Signal im Gehirn
ausbreitet, so dass wir irgendwann die Ausgabe erhalten.
Gut.
Sind Sie bereit.
Lass uns das machen.
Klasse, die wir in der Klasse einführen, die wir als Schauspielerkredit bezeichnen, weil ich hier natürlich von Gehirn spreche.
Aber vergessen wir nicht, dass wir mit dem Modell, das auf dem Prinzip der aktiven Kritiker basiert, mit dem
Schauspieler und dem Kritiker getrennt machen, also tatsächlich eine der nahezu vollständigen Verbindungen für den Schauspieler
und eine sinnvolle Verbindung für den Kritiker herstellen wird.
Sie werden sehen, wie gut wir das machen werden.
Also aktiver Kritiker und diese Schauspielklasse werden von Ende bis zum Ende von Maggio erben, damit wir alle
Pitre-Tools einsetzen können.
Also lasst uns dies tun, um in diesem Modul vom Ende zu erben.
Nun, wir müssen zuerst die Fackel-Bibliothek nehmen, dann das und dann und das und Mudgal.
Gut.
Auf diese Weise erben wir davon.
Gut.
Wir gehen also mit unserer ersten Funktion, die natürlich in ihrer Funktion sein wird.
Wir beginnen also mit seiner doppelten Unterstreichung, dann wird diese Funktion als Argument selbst mit dem Objekt
genommen, dann die Eingabeform, die die Dominierungen unserer Eingabebilder ist, und wir nennen
sie Nichteingaben und die Aktionsphase, die im Wesentlichen der Raum ist das enthält alle Aktionen.
Wir wissen auch aus diesem Aktionsbereich, dass wir eine Reihe von Aktionen erhalten können, dh eine Anzahl von möglichen
Aktionen, die tatsächlich sehr bald kommen werden.
Deshalb brauchten wir das auch für die Argumente.
Das ist alles was wir brauchen.
Und dann gehen wir in die Funktion hinein und erstellen alle Variablen, die unserem Gehirn eigen sind.
Bevor wir uns jedoch daran erinnern, was wir tun müssen, um die Vererbung auf irgendeine Weise zu
aktivieren, damit wir alle Werkzeuge vom Ende von Maggio verwenden können, müssen wir die Superfunktion auf diese Weise verwenden, in die wir
eingeben.
Darsteller Kritiker, das ist unsere Klasse und kommen dann selbst mit dem Objekt in Ordnung, dann
gehen wir wieder mit der Funktion.
Da gehen wir.
Das gibt uns alle Werkzeuge, die wir alle benötigen, um unser Gehirn aufzubauen.
Also gut.
Nun, es ist Zeit, Augen zu machen.
Das sind die Windungen.
Wir werden es also sehr schnell tun, weil wir dies bereits ausführlich für Doom erklärt haben.
Weil ich mich an den Tag erinnere, an dem ich Eis hatte.
Es ist also genau das Gleiche, wir werden einige Schlüsse ziehen und eine sehr
einfache Architektur mit 32 Merkmalsdetektoren der Größe drei mal drei mal zwei und einem Abstand von einem verwenden.
Das ist also eine ziemlich klassische Architektur, aber das wird tatsächlich genug sein, um zu
wissen, was in der Pause passiert.
OK.
Also gut, machen wir diese Windungen.
Wir fangen also mit self an, weil die Windungen Variablen der Objekte sein werden, so dass wir es als
"Come" bezeichnen können und es wird vier Faltungen geben, und diese kann man.
Und da gehen wir hin.
Wir nehmen den N- und Maggio-Punkt und bringen den Kegel zur Klasse, weil der Convenant eigentlich
ein Ekelobjekt ist.
Und dann setzen wir zuerst die Eingabeform der Bilder ein.
Also genau das, was wir hier haben, damit wir das kopieren und als erste Eingabe eingeben können.
Das zweite Argument ist die Anzahl der Merkmalsdetektoren und die Anzahl der Kernel.
Wir nehmen also 32, da wir gerade die klassische Wahl gesagt haben. Dann müssen wir die Größe
des Kernels auswählen, die Anzahl der Zellen, die über das Eingabebild gleiten.
Denken Sie also daran, dass wir entweder drei, vier oder fünf nehmen können, die zur Auswahl
stehen. Wir werden drei wählen und dann wählen wir.
Versucht zu.
Und eine Auffüllung von einer, die wir verwenden, die für die erste Faltung, die vom Eingangsbild zur
ersten Faltungsschicht führt, besteht aus 32 gefalteten Bildern.
Nun sind wir bereit, die zweite Faltung vorzunehmen.
Es wird also fast das selbe sein, also kopiere ich diese Zeile und stelle die unten unten eingefügte Linie
wieder ein und füge sie ein letztes Mal ein, weil wir vier Faltungen
haben werden, an denen sich fast nichts ändern muss Einer kommt zu eins nach drei und kommt zu einem von vier.
Das werden unsere vier Windungen sein.
Und jetzt müssen wir natürlich einige Dinge ändern, aber nicht viel, denn wir werden für
jedes zwei Dinge und ein Muster von eins verfolgen.
Sie verfügen alle über 32 Merkmalsdetektoren, die aus 32 gewundenen Bildern bestehen.
Aber dann erinnere mich daran, dass dies dem linken Teil der Faltung entspricht.
Das entspricht also tatsächlich dem, was sich am rechten Teil der vorherigen Schlussfolgerung befand, und Sie wissen, dass es wie ein
Domino ist.
Es ist wirklich leicht.
Und deshalb müssen wir hier 32 setzen, und hier werden wir 32 und 32 sehr leicht sehen.
Also gut, zusammenfassend fangen wir mit unseren Eingabebildern an, die keine haben.
Simon Jones war die erste Faltung. Wir haben 32 gewundene Bilder, von denen jedes ein bestimmtes Merkmal erkennt. Von
diesen 32 gewundenen Bildern wenden wir die zweite Faltung an, um 32 neue gefaltete Bilder und dann dieselben aus
diesen 32 neuen gefalteten Bildern zu erhalten.
Wir wenden die dritte Faltung an, um wieder 32 neue gefaltete Bilder zu erhalten, und schließlich wenden wir
von den drei bis zu gewundenen Bildern die vierte Faltung an, um Merkmale zu erhalten.
Gut.
Und das wird ausreichen, oder ich werde eine Aufsicht haben, die den Ball sehr gut nimmt.
Also gut, das ist es für die Faltung. Also das ist es für die Augen.
Und jetzt kümmern wir uns um die Erinnerung.
Diese neue Funktion dieses Gehirns, die wir im Gegensatz zu früher implementieren, wird nicht
nur eine Überwachung haben, sondern auch ein langes Gedächtnis mit super Gedächtnis, weil wir Langzeitgedächtnis sehen werden, das
ist diese Art von Aufzeichnung oder eine neuronale Ein Netzwerk, das Ihrem Modell eine
Art langes Gedächtnis verleiht, so dass es einige lange zeitliche Beziehungen aus der Vergangenheit lernen kann. Wir werden
also neue Variablen aus der Zeit mit sich selbst erstellen und diese neue Variable nennen wir
sie einfach denn dies entspricht dem LACMA-Netzwerk im Gehirn.
SVM und out, bevor wir den Code für das LCN schreiben, stellen wir sicher, dass wir verstehen, was dieser LACMA-Teil des Gehirns
tun wird.
So wie wir es verstanden haben, wird dieses LCN verwendet, um die zeitlichen Eigenschaften der eingegebenen Eingangsbilder zu lernen.
Wenn der Ball beispielsweise auf einen LACMA trifft, wird die Waage codiert.
Das ist also das erste, was man versteht.
Es wird sozusagen kodieren, was im Spiel passiert.
Als nächstes ist es wichtig zu verstehen, dass wir bei der Implementierung des
ISTM die zeitliche Abhängigkeit in der richtigen Reihenfolge wählen müssen. Da wir unser neuronales Netzwerk mit einer Folge
von vier Bildern füttern, bedeutet dies, dass wir dies bereits können Lernen Sie einige zeitliche Abhängigkeiten der Ordnung, denn dies
ist einige zeitliche Abhängigkeiten, bei denen das, was um 1:20 geschieht, davon abhängt, was zum Zeitpunkt T geschieht.
T minus 1 T minus 2 und T minus 3, damit wir das definitiv tun können.
Die gute Nachricht ist jedoch, dass wir die Analyse YEM verwenden werden und
daher einige noch komplexere zeitliche Beziehungen lernen können.
Zum Beispiel können wir einige einfache Eigenschaften lernen, bei denen das, was um 1:20 geschieht, davon abhängt, was zum
Zeitpunkt T geschieht.
T minus 20 Minuten bis minus drei Minuten bis T minus.
Das ist der lange Teil des langen Kurzzeitgedächtnisses mit diesem Assay, und wir können einige sehr
komplexe zeitliche Beziehungen lernen.
Also gut, fügen wir unser LCN hinzu.
Dazu verwenden wir das Modul N in und fügen die Klasse als T hinzu. N. Zelle, die dies als
ein Objekt erstellen wird, das DST und Teil des neuen Netzwerks darstellt, denn im Moment
ist es auch wichtig zu verstehen, dass wir eine CR erstellen, und dann wissen Sie, dass
Faltungsprotokoll ein neues Netzwerk aufzeichnet und der arland - Teil nach dem CNN-Teil und daher müssen
wir in dieser LACMA-Zelle zunächst die Größe der Ausgabe nach der Faltung eingeben.
Das sind also 32 mal drei mal drei.
Also diese 32 mal drei mal drei ist tatsächlich die Ausgabe nach den vier Windungen hier.
Aber das ist der Input der RNA, der LSD und der Arbeit.
Und warum ist die Leistung der vier Windungen halb so groß, dreimal dreimal dreimal.
Keine Sorge, es ist nicht so direkt.
Es ist eigentlich keine einfache Formel, aber es gibt eine Formel, um diese Anzahl von Ausgangsneuronen zu berechnen.
Nach dem Abflachen der gepoolten und verwundenen Bilder der Dekonvolution.
Aber wenn wir die Bedingungen dieser großen Formel zusammengestellt haben, dann bekommen wir 32 mal drei mal drei.
Ich wollte nicht zu viel Zeit damit verbringen, weil wir viel mehr zu tun haben.
Außerdem haben wir bereits eine Funktion zur Berechnung dieser Zahl erstellt.
Denken Sie daran, dass es für das Verhängnis war, als wir diese Neuronen zählen ließen.
Sie können es also wiederverwenden, wenn Sie möchten.
Sie sind nicht überzeugt, aber genau das bekommen wir, wenn Sie die Bedingungen dieser großen Formel wie die Berechnung
der Anzahl der Ausgaben zusammengestellt haben.
Das ist also das erste Argument, und dann wird das zweite Argument die Anzahl der Ausgabeneuronen
der sein.
Und wir gehen für 256 OK.
Und was bedeutet das nun, dass wir jetzt einen Vektor haben, der jedes Ereignis des Spiels kodiert, oder
anders ausgedrückt, wir einen verschlüsselten Zustand haben und dass wir jetzt zwischen Ihnen und dem Kritiker trennen können
Wir wissen, dass wir zwei separate neue Netzwerke erstellen werden, eines für den Schauspieler und
eines für den Kritiker, aber sie werden dieselbe Kodierung der Bilder und der zeitlichen Beziehungen
für diese beiden neuronalen Netzwerke sein.
Dies ist also der gemeinsame Teil, den wir für diese beiden neuen Netzwerke tun.
Dies wird derselbe Anfang für die beiden neuen Netzwerke sein, aber jetzt werden sich die Dinge für den Schauspieler
und den Bach ändern, weil wir eine in der vollen Verbindung für den Schauspieler und eine andere als eine fast
vollständige Verbindung für den Craic herstellen werden .
Also machen wir eine kurze Pause und machen wir das im nächsten Schritt.
Bis dahin genießen Sie die KI.