สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ร้านค้า
ฉันตื่นเต้นสุด ๆ เพราะเรากำลังจะทำให้ A-3 มองเห็นสมอง
นั่นคือสมองของ AI ของเรา
และการพูดเกี่ยวกับสมองฉันต้องการที่จะเน้นบางสิ่งบางอย่าง
จำไว้ว่าในตอนแรกเราสร้างสมองที่เรียบง่ายด้วยเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์เท่านั้น
จากนั้นในโมดูลที่สองสำหรับ Dhoom
เราสร้างสมองที่ไม่เพียง แต่มีชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างเต็มรูปแบบ แต่ยังมีตาเพราะเราได้เพิ่มเลเยอร์ convolutional ที่ให้ตาต่อตาเพราะมันสามารถสังเกตภาพและเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นภายใน
และตอนนี้เรากำลังจะบอกว่าแม้ในระดับสูงเพราะเรากำลังจะทำให้สมองที่ไม่เพียง แต่จะมีดวงตาและเชื่อมต่อเลเยอร์อย่างเต็มที่
แต่ยังมีหน่วยความจำ
เพราะอย่างที่ฉันได้กล่าวไปแล้วในบทช่วยสอนก่อนหน้านี้เราจะเพิ่มบันทึกการทำงานในสมองใหญ่นี้และจะให้ความทรงจำที่ยาวนานกับสมองของเราเพื่อให้สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ทางโลกกับคุณสมบัติทางโลกของภาพอินพุต
ดังนั้นเราจึงไปและสมองที่ทรงพลังยิ่งขึ้นฉันสามารถบอกคุณได้ว่า Dymo เราเกี่ยวกับ
Intiman ในขณะนี้มีประสิทธิภาพมากจริงๆและเราสามารถเห็นได้ว่าการสร้าง AI และการทำ AI
ที่ลึกลงไปและลึกซึ้งขึ้น สมองของมนุษย์ทำงานอย่างไร
คุณรู้ไหมว่าเราเริ่มต้นด้วยความสัมพันธ์พื้นฐานของสมองด้วยการเชื่อมต่อเชิงเส้น
จากนั้นเราเพิ่มดวงตาและเราเพิ่มหน่วยความจำ
ใครจะรู้ว่าเราจะเพิ่มอะไรในโมเดลอนาคต
คุณรู้ในปี 2018 บางทีพวกเขาอาจจะเพิ่มบางสิ่งที่จะทำให้สมองมีลักษณะเหมือนสมองมนุษย์มากขึ้น
แต่แล้วด้วยตาเลเซอร์และความทรงจำที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์เรามีสมองที่ดีและใช้งานได้จริงอยู่แล้ว
งั้นมาทำกัน
มาสร้างสมองกันเถอะ
ดังนั้นตามปกติเราจะสร้างคลาสสำหรับสิ่งนั้นเพราะมันจะมีคุณสมบัติมากมายพร้อมกับการโน้มน้าวใจและวิทยาศาสตร์
ดังนั้นเราจะทำให้ฟังก์ชั่นเริ่มต้นทั้งหมดนี้สร้างการเชื่อมต่อทั้งหมด
และแน่นอนว่าเราจะมีฟังก์ชั่นฟอร์ดซึ่งแน่นอนว่าจะเผยแพร่สัญญาณภายในสมองเพื่อที่เราจะได้รับผลลัพธ์ในที่สุด
เอาล่ะ
คุณพร้อมไหม.
ลงมือทำกันเถอะ.
คลาสที่เราแนะนำในชั้นเรียนซึ่งเราเรียกเครดิตนักแสดงเพราะแน่นอนว่าฉันกำลังพูดถึงสมองอยู่ที่นี่
แต่อย่าลืมว่าเรากำลังสร้างโมเดลที่ยึดตามหลักการของนักวิจารณ์ที่ใช้งานอยู่โดยแยกนักแสดงและนักวิจารณ์ออกจากกันดังนั้นจริง
ๆ แล้วจะเป็นหนึ่งในความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดที่สุดสำหรับนักแสดง
คุณจะเห็นว่าเราทำได้ดีเพียงใดซึ่งจะค่อนข้างง่าย
นักวิจารณ์ที่แข็งขันและคลาสนักแสดงนี้จะได้รับการสืบทอดจากจุดสิ้นสุดและ Maggio นั้นเพื่อให้เราสามารถใช้ Pitre ทั้งหมดซึ่งเป็นเครื่องมือ
ลองทำเช่นนี้เพื่อสืบทอดจากจุดจบในโมดูลนั้น
ทีนี้เราต้องเอาไลบรารี่ของไฟฉายมาก่อนแล้วก็และนั่นคือ Mudgal
เอาล่ะ
วิธีที่เราสืบทอดมาจากมัน
เอาล่ะ
ดังนั้นเราจึงไปกับฟังก์ชั่นแรกของเราซึ่งแน่นอนว่าเป็นหน้าที่ของมัน
ดังนั้นเราเริ่มด้วยการใส่เครื่องหมายขีดล่างคู่ของมันจากนั้นฟังก์ชั่นนี้จะใช้เป็นอาร์กิวเมนต์ตัวเองกับวัตถุแล้วรูปร่างอินพุตที่เป็นส่วนสำคัญของภาพอินพุตของเราและเราเรียกมันว่าไม่ใช่อินพุตและเฟสการกระทำซึ่งโดยทั่วไปเป็นพื้นที่ ที่มีการกระทำทั้งหมด
เรายังรู้จากพื้นที่การกระทำนี้เราสามารถได้รับการกระทำหลายอย่างซึ่งเป็นการกระทำที่เป็นไปได้หลายอย่างซึ่งจะเกิดขึ้นเร็ว ๆ นี้
นั่นคือเหตุผลที่เราต้องการสิ่งนั้นเพื่อการโต้แย้ง
นั่นคือทั้งหมดที่เราต้องการ
จากนั้นเราจะเข้าไปข้างในฟังก์ชั่นและสร้างตัวแปรทั้งหมดที่เหมาะสมกับสมองของเรา
แต่ก่อนที่เราจะจำสิ่งที่เราต้องทำเพื่อเปิดใช้งานวิธีสืบทอดมรดกที่เราสามารถใช้เครื่องมือทั้งหมดตั้งแต่ปลาย Maggio
เราต้องใช้ superfunction ด้วยวิธีที่เราป้อน
นักวิจารณ์นักแสดงที่เรียนในชั้นเรียนของเราและจากนั้นขึ้นมาด้วยตัวเองกับวัตถุทั้งหมดแล้วและที่นั่นเราไปด้วยฟังก์ชั่นอีกครั้ง
เราจะไปที่นั่น.
ที่ให้เครื่องมือทั้งหมดที่เราทุกคนต้องการจากคบเพลิงเพื่อสร้างสมองของเรา
เอาล่ะตอนนี้
ถึงเวลาที่จะทำให้ดวงตาของตา
นั่นคือการโน้มน้าวใจ
ดังนั้นเราจะทำเร็วมากเพราะเราได้อธิบายเรื่องนี้ไว้ในรายละเอียดเกี่ยวกับการลงโทษแล้ว
เพราะฉันจำวันที่ฉันมีน้ำแข็งได้
มันเหมือนกันเราจะทำข้อสรุปและเราจะใช้สถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายมากกับ
32 เครื่องตรวจจับคุณสมบัติขนาดสามโดยสามก้าวสองและสองของหนึ่ง
นั่นเป็นสถาปัตยกรรมคลาสสิก แต่จริง ๆ
แล้วเพียงพอที่คุณจะรู้ให้แน่ใจว่าฉันเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นในช่วงพัก
ตกลง.
เอาล่ะทีนี้มาสร้างความมั่นใจกันเถอะ
ดังนั้นเราเริ่มต้นด้วยตัวเองเพราะการโน้มน้าวใจจะเป็นตัวแปรของวัตถุดังนั้นตัวเองที่เราสามารถเรียกได้ว่ามันมาและมันจะมีสี่สังวัตนาดังนั้นและอันนี้ก็สามารถอันเดียวได้
และเราไปกันแล้ว
เราใช้จุด N และ Maggio แล้วนำกรวยไปเข้าชั้นเรียนเพราะอันที่จริงแล้วการประชุมจะเป็นสิ่งที่น่ารังเกียจ
จากนั้นเข้าไปข้างในก่อนอื่นเราจะใส่รูปร่างของภาพ
นั่นคือสิ่งที่เรามีตรงนี้เพื่อให้เราสามารถคัดลอกและป้อนมันเป็นอินพุตแรก
จากนั้นอาร์กิวเมนต์ที่สองคือจำนวนตัวตรวจจับคุณลักษณะก็คือจำนวนของเมล็ด
ดังนั้นเราจะใช้ 32
อย่างที่เราเพิ่งพูดถึงตัวเลือกแบบคลาสสิกจากนั้นเราต้องเลือกขนาดของเคอร์เนลที่เป็นจำนวนเซลล์ที่จะเลื่อนไปที่ภาพอินพุต
และจำไว้ว่าเราสามารถเลือกสามสี่หรือห้าอย่างที่มีให้เลือกและเราจะเลือกสามแล้วเราจะเลือก
พยายามที่จะ
และการซ้อนของอันที่เราไปนั่นคือการแปลงรูปแรกจากภาพอินพุตไปจนถึงเลเยอร์แรกที่ประกอบไปด้วย 32 ภาพที่ซับซ้อน
ดังนั้นตอนนี้เราพร้อมที่จะทำการโน้มน้าวใจครั้งที่สองแล้ว
ดังนั้นมันจะใกล้เคียงกันดังนั้นฉันจึงคัดลอกบรรทัดนี้และวางที่ด้านล่างวางด้านล่างอีกครั้งแล้ววางมันเป็นครั้งสุดท้ายเพราะเราจะมีสี่ convolutions ที่แทบไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงเลย
ทีละคนมาทีละสามคนแล้วก็มาทีละคนสี่คน
นั่นคือความเชื่อมั่นสี่ประการของเรา
และแน่นอนตอนนี้เราจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงบางสิ่งที่นี่ แต่ไม่มากเพราะเราจะติดตามสองสำหรับแต่ละและรูปแบบของหนึ่ง
พวกเขาทั้งหมดจะมีเครื่องตรวจจับคุณสมบัติ 32 ตัวที่มีรูปภาพที่ซับซ้อน 32 เอาต์พุต
แต่ตอนนี้จำได้ว่าสิ่งนี้สอดคล้องกับส่วนด้านซ้ายของการโน้มน้าวใจ
ดังนั้นจริง ๆ แล้วที่สอดคล้องกับสิ่งที่อยู่ทางด้านขวาของข้อสรุปก่อนหน้านี้คุณรู้ว่ามันเหมือนโดมิโน
มันง่ายมาก
ดังนั้นที่นี่เราต้องใส่ 32 และนี่คือที่ที่เราจะเห็นได้ง่ายมาก 32 และ 32
เอาล่ะเราจะเริ่มต้นด้วยภาพอินพุตของเราที่ไม่มี
Simon Jones เป็น convolions แรกที่เราได้รับรูปภาพที่ซับซ้อน 32
ภาพแต่ละอันตรวจจับคุณลักษณะเฉพาะจากรูปภาพที่ซับซ้อนเหล่านี้ 32 ภาพที่เราใช้การแปลงที่สองเพื่อรับรูปภาพที่ซับซ้อนใหม่ 32 รูปจากนั้นเหมือนกันจาก
32 รูปเหล่านี้
เราใช้การแปลงแบบที่สามเพื่อรับภาพที่ซับซ้อนใหม่อีก 32
ภาพจากนั้นในที่สุดจากภาพทั้งสามไปสู่ภาพที่ซับซ้อนเราได้ใช้การแปลงแบบสี่เพื่อรับคุณสมบัติ
เอาล่ะ
และนี่จะเพียงพอกับสิ่งนี้หรือฉันจะมีการควบคุมดูแลมันจะพาบอลได้ดีมาก
เอาล่ะนั่นคือเพื่อการโน้มน้าวใจนั่นก็เพื่อดวงตา
และตอนนี้เรามาดูแลหน่วยความจำ
คุณสมบัติใหม่ของสมองนี้เรากำลังนำมาใช้ซึ่งไม่เพียง แต่จะมีการควบคุม แต่ยังจะมีหน่วยความจำยาวเป็นพิเศษเพราะเราจะเห็นหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวซึ่งเป็นเร็กคอร์ดแบบนี้หรือระบบประสาท เครือข่ายที่ให้รูปแบบของคุณมีหน่วยความจำยาว
ๆ เพื่อให้สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางโลกที่ยาวนานจากอดีตดังนั้นบอกว่าเราจะสร้างตัวแปรใหม่จากเวลาด้วยตัวเองและตัวแปรใหม่นี้เราจะเรียกมันว่าง่ายๆ เพราะสิ่งนี้จะสอดคล้องกับเครือข่าย
LACMA ภายในสมอง
ดังนั้น SVM และออกก่อนที่เราจะเขียนรหัสสำหรับ LCN ขอให้แน่ใจว่าเราเข้าใจว่า LACMA ส่วนนี้ของสมองจะทำอะไร
ดังนั้นตามที่เราเข้าใจ LCN นี้ใช้เพื่อเรียนรู้คุณสมบัติทางโลกของภาพอินพุต
ตัวอย่างเช่นถ้าลูกบอลกระทบ LACMA จะเข้ารหัสยอดคงเหลือ
นั่นคือสิ่งแรกที่ต้องเข้าใจ
มันจะเข้ารหัสสิ่งที่เกิดขึ้นในเกม
จากนั้นสิ่งสำคัญต่อไปที่จะเข้าใจเมื่อเราใช้งาน
ISTM คือเราต้องเลือกตามลำดับการพึ่งพาชั่วคราวและที่นี่เนื่องจากเราจะป้อนเครือข่ายประสาทของเราด้วยภาพสี่ภาพนั่นหมายความว่าเราสามารถแล้ว
เรียนรู้การพึ่งพาชั่วคราวของคำสั่งเพื่อนั่นคือการพึ่งพาชั่วคราวบางอย่างที่เกิดขึ้นที่ 1:20
ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้นในเวลา T
T ลบ 1 T ลบ 2 และ T ลบ 3 เพื่อให้เราทำอย่างนั้นได้
แต่ข่าวดีก็คือเราจะใช้การวิเคราะห์ YEM
และดังนั้นเราจะสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางโลกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่นเราสามารถเรียนรู้คุณสมบัติที่เรียบง่ายซึ่งเกิดอะไรขึ้นที่ 1:20 ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้นในเวลา T
T ลบ 20 นาทีเพื่อทำลบสามลงไปที่ T ลบ
และนั่นคือส่วนที่ยาวนานในความทรงจำระยะสั้นกับบททดสอบนี้และเราสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางโลกที่ซับซ้อนได้
เอาล่ะเพิ่ม LCN ของเราลงไป
ดังนั้นการทำเช่นนี้เราจะใช้ N ในโมดูลแล้วเราจะเพิ่มคลาสเป็น T N.
เซลล์ซึ่งจะสร้างสิ่งนี้เป็นวัตถุซึ่งจะเป็นตัวแทนของ DST และเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายใหม่เพราะตอนนี้สิ่งที่สำคัญที่ต้องเข้าใจคือเรากำลังสร้าง
CR และจากนั้นคุณก็รู้ว่าบันทึก convolutional เครือข่ายใหม่และส่วน
arland มา ส่วนหนึ่งของ CNN
และตอนนี้สิ่งที่เราต้องป้อนในเซลล์ LACMA นี้คือขนาดแรกของผลลัพธ์หลังจากการแปลง
นั่นคือ 32 คูณสามคูณสาม
32 นี่คือสามคูณสามจริง ๆ แล้วผลลัพธ์ออกมาหลังจากที่สี่ความโน้มน้าวที่นี่
แต่นั่นจะกลายเป็นอินพุตของ RNA LSD และการทำงาน
และตอนนี้ทำไมเอาท์พุทของสี่ convolutions ขนาดครึ่งสามสองครั้งสามครั้งสามครั้ง
ไม่ต้องกังวลว่ามันจะไม่ตรง
จริงๆแล้วมันไม่ใช่สูตรง่ายๆ แต่มีสูตรที่จะคำนวณจำนวนเซลล์ประสาทขาออกจำนวนนี้
หลังจากการยุบภาพที่ซับซ้อนและการรวมกลุ่มของ deconvolution
แต่ถ้าเรารวบรวมเงื่อนไขของสูตรใหญ่นี้เราจะได้ 32 คูณสามคูณสาม
ฉันไม่ต้องการที่จะใช้เวลามากเกินไปในเรื่องนี้เพราะเรามีหลายอย่างที่ต้องทำมากกว่านี้
และนอกจากนี้เราได้สร้างฟังก์ชันเพื่อคำนวณจำนวนนี้แล้ว
โปรดจำไว้ว่ามันเป็นการลงโทษเมื่อเราสร้างฟังก์ชั่นเซลล์ประสาทการนับ
ดังนั้นคุณสามารถนำมาใช้ซ้ำได้หากต้องการ
คุณไม่มั่นใจ แต่นั่นเป็นเพียงสิ่งที่เราได้รับหลังจากรวบรวมเงื่อนไขของสูตรที่ยิ่งใหญ่เช่นการคำนวณจำนวนผลลัพธ์
นั่นคือสำหรับอาร์กิวเมนต์แรกแล้วอาร์กิวเมนต์ที่สองจะเป็นจำนวนเซลล์ประสาทขาออกของ
และเราจะไปกันที่ 256 OK
และนั่นหมายความว่าตอนนี้นั่นหมายความว่าตอนนี้เรามีเวกเตอร์ที่เข้ารหัสแต่ละเหตุการณ์ของเกมหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งว่าเรามีสถานะที่เข้ารหัสและตอนนี้ที่เราสามารถแยกความแตกต่างระหว่างนักแสดงและนักวิจารณ์เพราะคุณ รู้ว่าเราจะสร้างเครือข่ายใหม่สองเครือข่ายแยกต่างหากสำหรับนักแสดงและอีกเครือข่ายหนึ่งสำหรับนักวิจารณ์ แต่พวกเขาจะเป็นรูปแบบการเข้ารหัสที่เหมือนกันและความสัมพันธ์ชั่วคราวสำหรับเครือข่ายประสาททั้งสองนี้
นี่คือส่วนทั่วไปที่เราทำกับเครือข่ายใหม่ทั้งสองนี้
นี่จะเป็นการเริ่มต้นที่เหมือนกันสำหรับสองเครือข่ายใหม่ แต่ตอนนี้สิ่งต่าง
ๆ กำลังจะเปลี่ยนไปสำหรับนักแสดงและลำห้วยเพราะเราจะทำการเชื่อมต่ออย่างเต็มรูปแบบสำหรับนักแสดง .
งั้นมาพักกันเร็ว ๆ และทำสิ่งนั้นในอีกหน่อย
จนกว่าจะสนุกกับ AI