Halo dan selamat datang di toko.
Saya sangat senang karena kami akan membuat otak A-3 melihat.
Itu adalah otak AI kita.
Dan berbicara tentang otak saya ingin menyoroti sesuatu.
Ingat di modul pertama kami membuat otak sederhana dengan hanya lapisan yang terhubung sepenuhnya.
Kemudian di modul kedua untuk Dhoom kami membuat otak yang tidak hanya memiliki lapisan yang sepenuhnya terhubung
tetapi juga mata karena kami menambahkan lapisan konvolusional yang memberi mata pada mata karena dapat mengamati gambar dan
memahami apa yang terjadi di dalam.
Dan sekarang kita akan mengatakan itu bahkan pada tingkat tinggi karena kita akan membuat otak yang tidak hanya
akan memiliki mata dan sepenuhnya menghubungkan lapisan tetapi juga memori.
Karena seperti yang saya katakan di tutorial sebelumnya kita akan menambahkan catatan tentang pekerjaan
itu di dalam otak besar ini dan itu akan memberikan memori yang panjang untuk otak kita sehingga dapat
memahami hubungan temporal properti temporal dari gambar input.
Jadi begitulah dan otak yang lebih kuat saya dapat memberi tahu Anda bahwa Dymo kita tentang
Intiman sekarang benar-benar sangat kuat dan kita dapat melihat bagaimana membangun AI dan melakukan lebih dalam dan lebih dalam dan pembelajaran
Forsman adalah tentang semakin dekat dan dekat dengan bagaimana otak manusia bekerja.
Anda tahu kita mulai dengan hubungan dasar otak dengan koneksi linier.
Lalu kami menambahkan mata dan kami menambahkan memori.
Siapa yang tahu apa yang akan kita tambahkan di model masa depan.
Anda tahu di tahun 2018 mungkin mereka akan menambahkan sesuatu yang akan membuat otak terlihat lebih seperti otak
manusia.
Tetapi sudah dengan mata dan memori laser yang terhubung sepenuhnya, kita sudah memiliki otak yang sangat bagus dan
fungsional.
Jadi ayo kita lakukan.
Mari kita buat otak ini.
Jadi seperti biasa kita akan membuat kelas untuk itu karena akan memiliki banyak
properti dengan konvolusi dan sains.
Jadi kita akan membuatnya berfungsi untuk menginisialisasi semua ini, buat semua koneksi ini.
Dan tentu saja kita akan memiliki fungsi Ford yang tentu saja akan menyebarkan sinyal
di dalam otak sehingga akhirnya kita bisa mendapatkan hasilnya.
Baiklah.
Apakah kamu siap.
Mari kita lakukan.
Jadi kelas yang kami perkenalkan di kelas yang kami sebut penghargaan aktor karena tentu saja saya berbicara tentang otak di sini.
Tetapi jangan lupa bahwa kita membuat dengan model yang didasarkan pada prinsip kritik aktif dengan secara terpisah
aktor dan kritik sehingga akan membuat benar-benar salah satu koneksi yang hampir penuh untuk
aktor dan satu koneksi yang berarti untuk kritik.
Anda akan melihat seberapa baik kita akan melakukan itu sebenarnya cukup sederhana.
Jadi kritikus aktif dan kelas aktor ini akan mewarisi dari akhir dan itu Maggio sehingga kita bisa menggunakan semua
alat Pitre mana.
Jadi mari kita lakukan ini untuk mewarisi dari akhir dalam modul itu.
Kita perlu mengambil dulu perpustakaan obor lalu itu lalu dan kemudian dan itu dan Mudgal.
Baiklah.
Dengan begitu kita mewarisinya.
Baiklah.
Jadi kita mulai dengan fungsi pertama kita yang tentu saja dalam fungsinya.
Jadi kita mulai dengan dalam garis bawah berganda maka fungsi ini akan mengambil sebagai argumen diri dengan
objek kemudian bentuk input yang merupakan dominasi gambar input kami dan kami
menyebutnya bukan input dan fase tindakan yang pada dasarnya adalah ruang yang berisi semua tindakan.
Kita juga tahu dari ruang tindakan ini kita bisa mendapatkan sejumlah tindakan yang merupakan sejumlah
tindakan yang mungkin akan segera terjadi.
Jadi itu sebabnya kami juga membutuhkan itu untuk argumen.
Itu yang kita butuhkan.
Dan kemudian mari kita masuk ke dalam fungsi dan mari kita buat semua variabel yang tepat untuk otak kita.
Tetapi sebelum kita melakukan itu, ingat apa yang harus kita lakukan untuk mengaktifkan warisan yang
bisa kita gunakan dengan semua cara dari akhir Maggio. Kita harus menggunakan superfungsi dengan cara ini yang kita
masukkan.
Aktor kritik itu adalah kelas kita dan kemudian muncul
sendiri dengan objek.
Itu dia.
Itu memberi kita semua alat yang kita semua butuhkan dari obor untuk membangun otak kita.
Baiklah kalau begitu.
Nah ini saatnya membuat mata.
Itulah belitannya.
Jadi kita akan melakukannya dengan sangat cepat karena kita sudah menjelaskan ini secara rinci untuk malapetaka.
Karena saya ingat hari saya memiliki es.
Jadi persis sama kita akan membuat beberapa kesimpulan dan kami akan menggunakan arsitektur
yang sangat sederhana dengan 32 fitur detektor ukuran tiga kali tiga langkah dua dan satu bantalan.
Jadi itu arsitektur yang cukup klasik, tetapi itu sebenarnya cukup untuk Anda ketahui, pastikan bahwa saya
memahami apa yang terjadi pada istirahat.
BAIK.
Baiklah jadi mari kita buat konvolusi itu.
Jadi kita mulai dengan diri karena konvolusi akan menjadi variabel objek sehingga diri yang dapat kita sebut datang
dan akan ada empat konvolusi jadi dan dapat yang satu ini bisa satu.
Dan kita mulai.
Kami mengambil titik N dan Maggio dan kemudian kami membawa kerucut ke kelas karena sebenarnya pertemuan akan
menjadi objek jijik.
Dan kemudian di dalam pertama kita masukkan bentuk input dari gambar.
Jadi itulah yang kita miliki di sini sehingga kita dapat menyalin ini dan memasukkannya sebagai input pertama.
Maka argumen kedua adalah jumlah fitur detektor juga jumlah kernel.
Jadi kita akan mengambil 32 karena kita hanya mengatakan pilihan klasik maka kita perlu memilih ukuran
kernel yaitu jumlah sel yang akan meluncur di atas gambar input.
Dan jadi ingatlah kita dapat mengambil tiga empat atau lima yang datang dalam pilihan dan
kita akan memilih tiga dan kemudian kita akan memilih.
Mencoba untuk.
Dan padding yang kita gunakan untuk konvolusi pertama yang berpindah dari gambar input ke lapisan
konvolusional pertama terdiri dari 32 gambar berbelit-belit.
Jadi sekarang kita siap untuk membuat belokan kedua.
Jadi sebenarnya akan hampir sama, jadi saya menyalin baris ini dan mendasarkan bahwa di bawah ini disisipkan di
bawah lagi dan menempelkannya untuk yang terakhir kalinya karena kita akan memiliki empat
konvolusi dengan hampir tidak ada yang berubah sehingga kita sudah bisa menggantikan. satu demi satu menjadi tiga dan satu demi empat.
Itu akan menjadi empat belokan kita.
Dan sekarang tentu saja kita perlu mengubah beberapa hal di sini tetapi tidak banyak karena
kita akan melacak dua untuk masing-masing dan pola satu.
Mereka semua akan memiliki 32 fitur detektor yang memiliki 32 output gambar berbelit-belit.
Tapi kemudian di sini ingat ini sesuai dengan bagian kiri konvolusi.
Jadi sebenarnya itu sesuai dengan apa yang ada di bagian kanan kesimpulan sebelumnya, Anda tahu itu seperti
kartu domino.
Sangat mudah.
Dan karena itu di sini kita harus meletakkan 32 dan di sinilah kita akan melihat dengan sangat mudah 32 dan 32.
Baiklah jadi ringkasnya, kita mulai dengan gambar input kami yang tidak memilikinya.
Simon Jones adalah konvolusi pertama yang kami dapatkan 32 gambar berbelit-belit, masing-masing mendeteksi fitur tertentu, kemudian dari
32 gambar berbelit-belit ini kami menerapkan belitan kedua untuk mendapatkan 32 gambar berbelit-belit baru kemudian sama
dari 32 gambar berbelit-belit baru ini.
Kami menerapkan konvolusi ketiga untuk mendapatkan 32 gambar berbelit-belit baru lagi dan akhirnya
dari tiga berbelit-belit kami menerapkan konvolusi keempat untuk mendapatkan fitur.
Baiklah.
Dan ini akan cukup dengan ini atau saya akan memiliki pengawasan, itu akan mengambil bola dengan sangat baik.
Baiklah jadi itu untuk belit Jadi itu untuk mata.
Dan sekarang mari kita selesaikan ingatannya.
Fitur baru dari otak ini yang kami laksanakan sebagai lawan sebelumnya dengan tidak
hanya akan memiliki pengawasan tetapi juga akan memiliki memori super memori panjang karena kita akan melihat memori jangka
pendek yang merupakan jenis catatan atau saraf. jaringan yang memberikan model Anda semacam memori
yang panjang sehingga dapat mempelajari beberapa hubungan temporal yang lama dari masa lalu sehingga mengatakan kita akan
membuat variabel baru dari waktu dengan diri dan variabel baru ini kita akan menyebutnya hanya karena
ini akan sesuai dengan jaringan LACMA di dalam otak.
Jadi SVM dan keluar sebelum kita menulis kode untuk LCN mari kita pastikan kita memahami apa yang akan dilakukan bagian otak
LACMA ini.
Jadi seperti yang kita pahami LCN ini digunakan untuk mempelajari sifat temporal dari input gambar input.
Jadi misalnya jika bola mengenai LACMA akan menyandikan keseimbangan.
Jadi itu hal pertama yang harus dipahami.
Ini akan semacam mengkodekan apa yang terjadi dalam game.
Maka hal penting berikutnya yang perlu dipahami ketika kami mengimplementasikan ISTM adalah bahwa
kita perlu memilih urutan dependensi temporal dan di sini karena kita akan memberi makan jaringan saraf kita
dengan urutan empat gambar maka itu berarti bahwa kita sudah bisa pelajari beberapa dependensi temporal dari urutan untuk itu adalah
beberapa dependensi temporal di mana apa yang terjadi pada 1:20 tergantung pada apa yang terjadi pada waktu T.
T minus 1 T minus 2 dan T minus 3 sehingga kami pasti bisa melakukannya.
Tetapi kabar baiknya adalah bahwa kita akan menggunakan analisis YEM dan karena itu kita akan
dapat mempelajari beberapa hubungan temporal yang bahkan lebih kompleks.
Misalnya kita dapat mempelajari beberapa properti sederhana di mana apa yang terjadi pada 1:20 akan tergantung pada apa yang terjadi
pada waktu T.
T minus 20 menit untuk melakukan minus tiga hingga T minus.
Dan itulah bagian jangka panjang dalam ingatan jangka pendek dengan pengujian ini dan kita dapat mempelajari beberapa hubungan
temporal yang sangat kompleks.
Baiklah jadi mari kita tambahkan LCN kami.
Jadi untuk melakukan ini kita akan menggunakan modul N in dan kemudian kita akan menambahkan kelas sebagai T. N. sel yang akan membuat
ini sebagai objek yang akan mewakili DST dan bagian dari jaringan baru karena saat ini
yang juga penting untuk dipahami adalah bahwa kita membuat CR dan kemudian Anda tahu merekam
convolutional jaringan baru dan bagian arland muncul setelah CNN bagian dan karena itu sekarang apa yang
kita perlu masukan dalam sel LACMA ini adalah pertama-tama ukuran output setelah konvolusi.
Jadi itu 32 kali tiga kali tiga.
Jadi ini 32 kali tiga kali tiga sebenarnya adalah output setelah empat konvolusi di sini.
Tapi itu menjadi input dari RNA LSD dan itu berhasil.
Dan sekarang mengapa output dari empat lilitan setengah ukuran tiga dua kali tiga kali tiga.
Yah jangan khawatir itu tidak langsung.
Ini sebenarnya bukan formula sederhana tetapi ada rumus untuk menghitung jumlah neuron output ini.
Setelah meratakan gambar dekonvolusi yang dikumpulkan dan berbelit-belit.
Tetapi jika kita mengumpulkan syarat-syarat rumus besar ini, kita mendapat 32 kali tiga kali tiga.
Saya tidak ingin menghabiskan terlalu banyak waktu untuk hal ini karena kami memiliki banyak hal untuk dilakukan lebih banyak.
Dan selain itu kami sudah membuat fungsi untuk menghitung angka ini.
Ingat itu untuk malapetaka ketika kita membuat fungsi neuron hitungan ini.
Jadi Anda dapat menggunakannya kembali jika Anda mau.
Anda tidak yakin, tetapi itulah yang kami dapatkan setelah mengumpulkan persyaratan rumus besar ini
seperti menghitung jumlah output.
Jadi itu untuk argumen pertama dan kemudian argumen kedua adalah jumlah neuron
keluaran.
Dan kita akan pergi untuk 256 OK.
Jadi apa artinya sekarang artinya sekarang kita memiliki vektor yang menyandikan setiap peristiwa dalam permainan atau dengan kata
lain kita memiliki status yang disandikan dan sekarang kita dapat membuat pemisahan antara aktor dan kritik karena
tahu kita akan membuat sebenarnya dua jaringan baru yang terpisah satu untuk aktor dan
satu untuk kritik tetapi mereka akan menjadi pengkodean yang sama dari gambar dan hubungan temporal
untuk dua jaringan saraf ini.
Jadi ini adalah bagian umum yang kami lakukan untuk dua jaringan baru ini.
Ini akan menjadi awal yang sama untuk dua jaringan baru, tetapi sekarang segalanya akan berubah untuk aktor
dan anak sungai karena kita akan membuat satu di koneksi penuh untuk aktor dan satu berbeda daripada
koneksi hampir penuh untuk craic .
Jadi mari kita istirahat sebentar dan mari kita lakukan di bagian selanjutnya.
Sampai kemudian menikmati AI.