Witam i zapraszam do sklepu.
Jestem bardzo podekscytowany, ponieważ chcemy, aby A-3 zobaczył mózg.
To jest mózg naszej sztucznej inteligencji.
A mówiąc o mózgach, chciałbym coś podkreślić.
Pamiętaj, że w pierwszym module stworzyliśmy prosty mózg z tylko w pełni połączonymi warstwami.
Następnie w drugim module dla Dhoom stworzyliśmy mózg, który nie tylko miał w pełni połączone warstwy,
ale także oczy, ponieważ dodaliśmy splotowe warstwy, które dały oczom wzrok, ponieważ mogły obserwować obrazy i rozumieć,
co dzieje się w środku.
A teraz powiemy, że nawet na wysokim poziomie, ponieważ zamierzamy stworzyć mózg, który nie tylko będzie miał
oczy i będzie w pełni łączyć warstwy, ale także pamięć.
Ponieważ, jak już wspomniałem w poprzednim tutorialu, dodamy zapis do tej pracy
wewnątrz tego wielkiego mózgu, a to zaowocuje długim wspomnieniem dla naszego mózgu, aby mógł on zrozumieć
związki czasowe we właściwościach czasowych obrazów wejściowych.
A więc idziemy i jeszcze mocniejszy mózg, mogę powiedzieć, że Dymo, którym jesteśmy teraz
na temat Intimana, jest naprawdę bardzo potężny i możemy zobaczyć, jak budować AI i robić coraz głębiej, a uczenie
się Forsmana polega na zbliżaniu się do jak działa ludzki mózg.
Wiesz, że zaczęliśmy od podstawowych związków mózgu z liniowymi połączeniami.
Następnie dodaliśmy oczy i dodaliśmy pamięć.
Kto wie, co dodamy w przyszłych modelach.
Wiesz, w 2018 roku może dodadzą coś, co sprawi, że mózg będzie wyglądał bardziej jak ludzki
mózg.
Ale już przy w pełni połączonych laserach oczu i pamięci mamy już naprawdę dobry i funkcjonalny
mózg.
Więc zróbmy to.
Zróbmy ten mózg.
Jak zwykle zamierzamy zrobić zajęcia na ten temat, ponieważ będzie miał wiele
właściwości ze splotami i nauką.
Tak więc sprawimy, że będzie funkcjonował, aby zainicjować to wszystko, tworząc wszystkie te połączenia.
A potem oczywiście będziemy mieli funkcję Forda, która oczywiście będzie propagować sygnał w
mózgu, tak abyśmy mogli ostatecznie uzyskać moc wyjściową.
W porządku.
Jesteś gotowy.
Zróbmy to.
Tak więc klasy przedstawiamy w klasie, którą nazywamy kredytem aktorskim, ponieważ oczywiście mówię tutaj o mózgach.
Ale nie zapominajmy, że robimy z modelem, który opiera się na aktywnej zasadzie krytyki z
osobnym aktorem i krytykiem, tak naprawdę stanie się jednym z prawie pełnych powiązań dla
aktora i jednym znaczącym połączeniem dla krytyka.
Zobaczysz, jak dobrze to zrobimy, to będzie całkiem proste.
Tak więc aktywny krytyk i ta klasa aktorów odziedziczy po zakończeniu i Maggio, abyśmy mogli użyć
wszystkich narzędzi Pitre.
Zróbmy to, aby odziedziczyć od końca w tym module.
Cóż, musimy najpierw wziąć bibliotekę pochodni, potem, potem i to i Mudgala.
W porządku.
W ten sposób dziedziczymy z niego.
W porządku.
Tak więc idziemy z naszą pierwszą funkcją, która będzie oczywiście w jego funkcji.
Zaczynamy więc od podwójnego podkreślenia, wtedy funkcja ta przyjmie jako argument jaźń z obiektem, a następnie
kształt wejściowy, który jest dominacją naszych obrazów wejściowych i nazywamy to
nie wejściami i fazą czynności, która jest w zasadzie przestrzenią który zawiera wszystkie działania.
Wiemy również z tej przestrzeni działania, że możemy uzyskać szereg działań, które są wieloma możliwymi
działaniami, które wkrótce zostaną osiągnięte.
Dlatego też potrzebowaliśmy tego do argumentów.
To wszystko, czego potrzebujemy.
A następnie przejdźmy do funkcji i stwórzmy wszystkie zmienne właściwe naszemu mózgowi.
Ale zanim to zrobimy, pamiętajmy, co musimy zrobić, aby aktywować w jakiś sposób dziedziczenie,
w którym możemy użyć wszystkich narzędzi od końca Maggio, musimy użyć superfunkcji w ten sposób, w którą
wpisujemy.
Krytyk aktorski, który jest naszą klasą, a następnie sam podejdziemy do obiektu W porządku, i
tam znowu idziemy z funkcją.
No to jedziemy.
To daje nam wszystkie narzędzia, których potrzebujemy od latarki, aby zbudować nasz mózg.
W porządku.
Czas spojrzeć w oczy.
To są zwoje.
Tak więc zrobimy to bardzo szybko, ponieważ już to szczegółowo wyjaśniliśmy dla zagłady.
Ponieważ pamiętam dzień, w którym miałem lód.
Więc to jest dokładnie to samo, które zamierzamy wyciągnąć pewne wnioski i wykorzystamy
bardzo prostą architekturę z 32 detektorami cech wielkości 3, trzema krokami po dwa i dopełnieniem jednego.
To całkiem klasyczna architektura, ale to wystarczy, aby wiedzieć, że rozumiem,
co się dzieje w przerwie.
DOBRZE.
W porządku, więc róbmy te konwulsje.
Więc zaczynamy od jaźni, ponieważ sploty będą zmiennymi obiektów, więc siebie, które możemy nazwać to
przyjdzie, i będzie cztery splotu, i czy ten może jeden.
I oto idziemy.
Przyjmujemy kropkę N i Maggio, a następnie przyjmujemy stożek do klasy, ponieważ faktyczne zwołanie
będzie przedmiotem niesmaku.
A potem w środku umieszczamy wejściowy kształt obrazów.
Tak więc to, co mamy tutaj, możemy skopiować i wprowadzić jako pierwsze wejście.
Drugim argumentem jest liczba detektorów funkcji to także liczba jądra.
Więc weźmiemy 32, ponieważ właśnie powiedzieliśmy klasyczny wybór, wtedy musimy wybrać rozmiar jądra, który
jest liczbą komórek, które będą przesuwać się nad obrazem wejściowym.
I pamiętajmy, że możemy albo wziąć trzy cztery, albo pięć, które mają wybór,
a my wybierzemy trzy, a potem wybierzemy.
Próbował.
I dopełnienie jednego z nich, które wykonujemy dla pierwszego splotu, który przechodzi od obrazu wejściowego do pierwszej
warstwy splotowej, składa się z 32 zawiłych obrazów.
Teraz jesteśmy gotowi, aby dokonać drugiego splotu.
Tak więc będzie to prawie tak samo, więc kopiuję tę linię i opieram ją poniżej wklejoną poniżej ponownie
i wklejając ją po raz ostatni, ponieważ będziemy mieli cztery połączenia z
prawie niczym, aby się zmienić, więc możemy już wymienić. jeden przychodzi jeden do trzech i przychodzi jeden po czwartym.
To będą nasze cztery zwoje.
A teraz oczywiście musimy zmienić niektóre rzeczy tutaj, ale nie wiele, ponieważ będziemy
śledzić dwa dla każdego i jeden z nich.
Wszystkie będą miały 32 detektory cechujące 32 wyjścia z zawiłymi obrazami.
Ale tutaj pamiętaj, że odpowiada to lewej części splotu.
Tak więc, co odpowiada temu, co było w prawej części poprzedniego wniosku, wiesz, że jest
jak domino.
To naprawdę łatwe.
I dlatego musimy umieścić 32 i tutaj, gdzie będziemy widzieć bardzo łatwo 32 i 32.
W porządku, więc podsumowując zaczynamy od naszych obrazów wejściowych, które nie mają żadnych.
Simon Jones był pierwszym splotem, w którym uzyskaliśmy 32 zawiłe obrazy, z których każdy wykrywa określoną cechę,
a następnie z tych 32 zawiłych obrazów stosujemy drugi splot, aby uzyskać 32 nowe zawiłe obrazy, a
następnie te 32 nowe, zawiłe obrazy.
Stosujemy trzeci splot, aby ponownie uzyskać 32 nowe zawiłe obrazy, a następnie ostatecznie
od trzech do zawiłych obrazów, stosujemy czwarty splot, aby uzyskać cechy.
W porządku.
I to wystarczy z tym albo będę mieć nadzór, który bardzo dobrze weźmie piłkę.
W porządku, więc to jest dla splotu Więc to jest dla oczu.
A teraz zajmijmy się pamięcią.
Ta nowa cecha tego mózgu, którą realizujemy wcześniej, aby nie tylko miała
nadzór, ale także będzie miała bardzo długą pamięć, ponieważ będziemy widzieć Długą pamięć krótkotrwałą, która
jest tego rodzaju zapisem lub neuronem. sieć, która daje swojemu modelowi pewien
rodzaj długiej pamięci, dzięki czemu może nauczyć się długich temporalnych relacji z przeszłości, mówiąc, że
stworzymy nowe zmienne od samego siebie, a ta nowa zmienna nazwiemy po prostu ponieważ
będzie to odpowiadać sieci LACMA wewnątrz mózgu.
Więc SVM i zanim piszemy kod dla LCN, upewnijmy się, że rozumiemy, co zrobi ta część LACMA
w mózgu.
Jak zrozumieliśmy, LCN służy do poznania czasowych właściwości wejściowych obrazów wejściowych.
Na przykład, jeśli piłka uderzy w LACMA, zakoduje balans.
To pierwsza rzecz, którą należy zrozumieć.
Będzie to kodować to, co dzieje się w grze.
Następną ważną rzeczą do zrozumienia, kiedy zaimplementowaliśmy to ISTM, jest to, że
musimy wybierać w kolejności czasowe zależności i tutaj, ponieważ będziemy zasilać naszą sieć neuronową sekwencją czterech
obrazów, oznacza to, że możemy już nauczyć się pewnych czasowych zależności porządku, ponieważ istnieją pewne czasowe zależności, w
których to, co dzieje się w 1:20, zależy od tego, co dzieje się w czasie T.
T minus 1 T minus 2 i T minus 3, abyśmy mogli zdecydowanie to zrobić.
Ale dobrą wiadomością jest to, że wykorzystamy analizę YEM i dzięki temu będziemy
mogli nauczyć się jeszcze bardziej złożonych relacji czasowych.
Na przykład możemy nauczyć się prostych właściwości, gdzie to, co dzieje się w 1:20, będzie zależało od tego, co wydarzy się
w czasie T.
T minus 20 minut do zrobienia minus trzy do T minus.
I to jest długa część długoterminowej pamięci z tym testem i możemy nauczyć się
bardzo złożonych relacji czasowych.
W porządku, dodajmy więc naszą LCN.
Aby to zrobić, użyjemy N w module, a następnie dodamy klasę jako T. N. komórka, która stworzy to
jako obiekt, który będzie reprezentował DST i część nowej sieci, ponieważ w tej
chwili ważne jest, abyśmy zrozumieli, że robimy CR, a potem znacie splotowy zapis nowej
sieci, a część arlandowa pochodzi po Część CNN, a zatem właśnie to, co musimy
wprowadzić w tej komórce LACMA, to najpierw wielkość wyjścia po splotach.
To 32 razy trzy razy trzy.
A więc 32 razy trzy razy trzy to wynik po czterech tułowiach tutaj.
Ale to staje się sygnałem wejściowym RNA LSD i działa.
A teraz dlaczego wydajność czterech zwojów jest o połowę mniejsza od trzech razy trzy razy trzy.
Cóż, nie martw się, to nie jest tak bezpośrednie.
W rzeczywistości nie jest to prosta formuła, ale istnieje formuła obliczająca tę liczbę neuronów wyjściowych.
Po spłaszczeniu zebranych i zawiłych obrazów dekonwolucji.
Ale jeśli zebraliśmy warunki tej dużej formuły, otrzymamy 32 razy trzy razy trzy.
Nie chciałem spędzać w tym czasie zbyt wiele czasu, ponieważ mamy dużo więcej do zrobienia.
Poza tym wykonaliśmy już funkcję obliczania tej liczby.
Pamiętajcie, że to było dla losu, kiedy stworzyliśmy funkcję zliczania neuronów.
Możesz więc użyć go ponownie, jeśli chcesz.
Nie jesteś przekonany, ale to jest to, co otrzymujemy po zebraniu warunków tej dużej formuły, takich
jak obliczanie liczby wyników.
To jest pierwszy argument, a drugim argumentem będzie liczba neuronów
wyjściowych.
I pójdziemy za 256 OK.
Co to oznacza teraz oznacza, że mamy teraz wektor, który koduje każde zdarzenie z gry lub
innymi słowy, że mamy zakodowany stan i dlatego teraz możemy rozdzielić aktora i krytyka, ponieważ
Wiemy, że zamierzamy stworzyć dwie odrębne nowe sieci, jedną dla aktora i
jedną dla krytyka, ale będą one tym samym kodowaniem obrazów i relacjami czasowymi
dla tych dwóch sieci neuronowych.
Jest to więc wspólna część, którą robimy dla tych dwóch nowych sieci.
To będzie ten sam początek dla dwóch nowych sieci, ale teraz wszystko zmieni się dla
aktora i potoku, ponieważ zamierzamy zrobić jeden w pełnym związku dla aktora i innego niż prawie
pełnego połączenia dla craic. .
Zróbmy więc krótką przerwę i zróbmy to w następnym kroku.
Do tego czasu ciesz się AI.