Merhaba ve mağazaya hoşgeldiniz.
Süper heyecanlıyım, çünkü A-3'ün beynini görmek üzeredir.
AI'nın beyni.
Ve beyin hakkında konuşmak bir şeyi vurgulamak isterim.
İlk modülde yalnızca tamamen bağlı tabakalarla basit bir beyin yaptık.
Daha sonra Dhoom'un ikinci modülünde yalnızca birbirine tamamen bağlı katları değil aynı zamanda gözleri
olan bir beyin yaptık çünkü gözleri gözler önüne serebilen kıvrımlı katmanlar ekledik çünkü görüntüleri
gözlemleyebildi ve neler olduğunu anladık.
Ve şimdi bunu yüksek düzeyde bile söyleyeceğiz, çünkü yalnızca gözleri olacak değil, aynı zamanda
katmanları ama aynı zamanda belleği bağlayan bir beyin yapacağız.
Önceki öğretmende söylediğim gibi, bu büyük beynin içindeki bu iş
üzerinde bir kayıt ekleyeceğiz ve beynimize uzun bir hafıza vereceğiz, böylece girdi
görüntülerinin zamansal özelliklerini zamansal ilişkileri anlayabileceksiniz.
İşte gittik ve daha da güçlü bir beyin Size, şu
anda İntiman olduğumuz Dymo'nun gerçekten çok güçlü olduğunu ve AI'nın nasıl oluşturulduğunu ve derinleştiğini
ve derinleştiğini görebiliriz ve Forsman öğrenmesi, insan beyni nasıl çalışır.
Beyin doğrusal bağlantılarıyla olan temel ilişkileri ile başladık.
Ardından gözler ekledik ve hafızayı ekledik.
Gelecekteki modellerde neyi ekleyeceğimizi kim bilebilir.
2018'de belki beynin insan beynine benzeyecek bir şey katacaklarını
biliyorsunuzdur.
Ancak zaten tam olarak bağlı lazerlerin gözleri ve belleği ile zaten çok iyi ve işlevsel bir
beyin sahibiyiz.
Öyleyse hadi yapalım.
Bu beyni yapalım.
Her zamanki gibi bunun için bir sınıf yapacağız, çünkü konvolüsyonlarla ve bilimlerle
çok fazla özelliğe sahip olacak.
Böylece tüm bu bağlantıları oluşturan tüm bunları başlatmak için işlev yapacağız.
Elbette sinyali elbette beynin içine yayacak olan Ford işlevine sahip
olacağız, böylece sonunda çıktı elde edebiliyoruz.
Tamam.
Hazır mısın.
Bunu yapalım.
Öyleyse sınıfta aktör kredisi diye adlandırdığımız derste tanıtıyoruz çünkü elbette burada beyinlerden bahsediyorum.
Ama şunu unutmayalım ki, aktif eleştiri ilkesine dayanan modelden ayrı olarak aktör
ve eleştirmen esas olarak aktör için neredeyse tam bağlantılardan birini ve
eleştirmen için anlamlı bir bağlantı kuracak.
Gerçekten çok basit olacak ne kadar iyi yapacağımızı göreceksiniz.
bu aktör sınıf sonundan ve bu Maggio'dan miras alacak, böylece tüm Pitre araçlarını kullanabileceğiz.
Aktif eleştirmen ve
O halde bunu, o modülün sonundan miras almak için yapalım.
Öyleyse öncelikle meşale kütüphanesini almalıyız o zaman o zaman ve o ve Mudgal.
Tamam.
Bu şekilde bizden miras alacağız.
Tamam.
Dolayısıyla, elbette kendi işlevinde olacak ilk işleve devam ediyoruz.
biz buna girdi olmayan eylemler ve eylem safhası denir; bu temelde alan Bu tüm eylemleri içeriyor.
Bu yüzden onun altındaki çift altçizgiyle başlıyoruz, o zaman bu fonksiyon nesne ile bağımsız
olarak kendi kendine argüman olarak alacaktır, daha sonra giriş imgelerinin hâkim olduğu girdi şekli ve
Ayrıca, bu eylem alanından, çok yakında başlayacak birtakım olası eylemler içeren bir
dizi eylem alabileceğimizi de biliyoruz.
Bu yüzden argümanlar için buna da ihtiyacımız vardı.
Tüm ihtiyacımız olan bu.
Ve sonra da işlevin içine girelim ve tüm değişkenleri beynimize uygun hale getirelim.
ne yapmamız gerektiğini hatırlayalım, süper fonksiyonu girdiğimiz bu şekilde kullanmalıyız.
Ancak bunu yapmadan önce Maggio'nun sonundaki tüm araçları kullanabildiğimiz mirasın bir şekilde etkinleştirilmesi
için
Aktör eleştirmeni sınıfımızdır ve daha sonra kendiliğinden nesne ile karşı karşıya kalır. Tamam o
zaman ve işte yeniden işlevle gidiyoruz.
Oraya gidiyoruz.
Bu, bize, herkesin beynimizi inşa etmek için el fenerinden ihtiyaç duyduğu araçları sağlar.
Tamam o zaman.
Göz gözlerini yapmak için zamanı geldi.
Kavisler budur.
Bu yüzden çok hızlı bir şekilde yapacağız, çünkü bunu doom için ayrıntılarıyla açıkladık.
Çünkü buzun olduğu günü hatırlıyorum.
Dolayısıyla, tamamen aynı sonuca varacağız ve üç boyutlu 32 özür deneği ile
ikiye üç adım ve bir boşluk doldurma ile çok basit bir mimari kullanacağız.
Dolayısıyla oldukça klasik bir mimari ama bu, mola alanlarında neler olduğunu anladığımızdan
emin olmanız için yeterli olacak.
TAMAM.
Tamam, o zaman sersemlemeleri yapalım.
Dolayısıyla kendi kendimize başlıyoruz, çünkü kıvrımlar nesnelerin değişkenleri o kadar öz olacak ki,
bunu çağırıp 4 kıvrımlı hale getirebiliriz ve bu da olabilir.
Ve işte gidiyoruz.
N ve Maggio noktasını alıp konuyu sınıfa götürüyoruz, çünkü aslında convenant bir
nefret nesnesi olacak.
Ve sonra önce görüntülerin girdi şeklini koyduk.
Dolayısıyla burada tam olarak sahip olduğumuz şey bu yüzden bunu kopyalayıp ilk girdi olarak girebiliriz.
Sonra ikinci argüman, özellik detektörlerinin sayısı da çekirdeğin sayısıdır.
Dolayısıyla sadece klasik seçim dediğimiz gibi 32'yi alacağız, o zaman çekirdeğin
boyutunu, giriş görüntüsünün üzerine sürünecek hücre sayısını seçmemiz gerekiyor.
Ve hatırladığımız gibi seçimlerde gelen üç dört ya da beş tane alabiliriz
ve üçünü seçeceğiz ve sonra onu seçeceğiz.
Denedi.
Ve girdi imgesinden ilk konvolüasyon katına çıkan ilk konvolüsyon için gittiğimiz
bir dolgu, 32 kıvrımlı görüntenden oluşuyor.
Şimdi ikinci konvolüsyona hazırız.
Bu yüzden aslında bu neredeyse aynı olacak, bu çizgiyi kopyalayıp aşağıda yapıştırılmış olduğumuzu tekrar yapıştırıp
son bir kez yapıştırdık çünkü değişecek neredeyse hiçbir şey olmaksızın dört
kıvrımım olacak, böylece değiştirebilelim. İşte geliyor. biri üçer birer gelir ve her biri dört gelir.
Bu bizim dört kıvrımımız olacak.
Ve şimdi elbette bazı şeyleri burada değiştirmeliyiz, ancak çok değil, çünkü her biri için
iki ve bir tane bir kalıp takip etmeye gidiyoruz.
Hepsinde 32 çıkış kıvrık görüntüleri olan 32 özeli detektör bulunur.
Fakat burada unutmayın ki konvolüsyonun sol tarafına tekabül ediyor.
Aslında bu, bir önceki domino gibi olduğunu bildiğiniz doğru sonuca karşılık
gelir.
Gerçekten kolay.
Ve bu yüzden burada 32 koymak zorundayız ve işte burada 32 ve 32'yi kolayca göreceğiz.
Pekâlâ, özetlemek gerekirse, hiçbiri olmayan girdi imgelerimizle başlıyoruz.
özelliği tespit eden 32 kıvrık görüntü elde ettiğimiz ilk konvolüsyondu ve bu 32 kıvrık görüntüden
ikinci konvolüsyonu uygulayarak 32 yeni kıvrık görüntüyü elde etmek için 32 kıvrık görüntülerden elde ettik.
Simon Jones, her biri belirli bir
Üçüncü konvolüsyonu tekrar 32 yeni kıvrık görüntü elde etmek için uyguluyoruz ve sonunda
üçten kıvrık görüntülere, özellikleri elde etmek için dördüncü kıvrım uygulamayı uyguluyoruz.
Tamam.
Ve bununla bu yeterli olacak ya da gözetim yapacağım topu çok iyi alacak.
Tamam bu yüzden kıvrım için bu kadar İşte gözler için.
Şimdi de belleğe bakalım.
Karşılaştığımız bu beynin bu yeni özelliği yalnızca daha önce bir
gözetimin yanı sıra süper hafıza uzun hafızasına sahip olacağından, bu tür bir kayıt
veya sinirsel olan uzun kısa vadeli hafızayı göreceğiz. modeline bir çeşit
uzun bir bellek vererek geçmişten biraz uzun zamanlı ilişkiler öğrenebilmenizi sağlayan ağ, yani
kendi kendine zamanla yeni değişkenler yaratacağımızı söyleyerek bu yeni değişkeni basitçe kullanacağız
çünkü bu beyindeki LACMA ağına karşılık gelecektir.
Bu yüzden SVM ve LCN kodunu yazmadan önce beyindeki bu LACMA bölümünün ne yapacağını anladığımızdan
emin olalım.
Dolayısıyla, bu LCN'nin, giriş giriş görüntülerinin zamansal özelliklerini öğrenmek için kullanıldığını anladık.
Örneğin eğer top bir vurursa, LACMA denge kodlayacaktır.
Anlaşılması gereken ilk şey bu.
Bu oyunda neler olduğunu kodlayacak.
O zaman ISTM'yi uyguladığımızda anlayacağımız bir sonraki önemli şey,
zamansal bağımlılıkların sırasını seçmemiz gerektiği ve buradaki sinir ağımızı dört görüntü dizisiyle
besleyeceğimizden o zaman, zaten bunu yapabileceğimiz anlamına geliyor Zamanın bazı zamansal bağımlılıklarını öğrenin,
çünkü bu, 1: 20'de olanların zaman T'de olanlara bağlı olduğu bazı zamansal bağımlılıklardır.
T eksi 1 T eksi 2 ve T eksi 3, böylece kesinlikle yapabiliriz.
Ancak iyi haber, YEM analizini kullanacağımız ve bu nedenle
daha karmaşık zamansal ilişkileri öğrenebileceğimiz.
Örneğin, 1: 20'de olanların T zamanında ne olacağına bağlı olarak bazı basit
özellikleri öğrenebiliriz.
Eksi üç eksi yapmak için eksi 20 dakika.
Ve bu, bu tahlil ile uzun kısa süreli hafızadaki uzun kısımdır ve biz çok
karmaşık zamansal ilişkiler öğrenebiliriz.
Pekala, bu yüzden LCN'yi ekleyelim.
Bunu yapmak için modülde N'yi kullanacağız ve ardından sınıfı T olarak ekleyeceğiz. N. hücreyi DST'yi ve yeni
ağın bir bölümünü temsil edecek bir nesne olarak yaratacaktır çünkü anlamak
için de şu anda bir CR yapıyoruz ve sonra konvolüyonel kaydı yeni
bir ağ biliyorsunuz ve karasal bölge CNN bölümü ve dolayısıyla şu anda
bu LACMA hücresine girmemiz gereken şey, konvolüsyon sonrası çıkışın boyutudur.
Bu üç kat daha 32 kat.
Bu yüzden, 32 kez üç kez üç kez, buradaki dört kıvrımdan sonra çıkan çıktı.
Fakat bu RNA'nın LSD'ye girişi olur ve işe yarıyor.
Ve şimdi neden dört kıvrımın çıktısı üç boyutun yarısına iki kez üç kez üç olacak.
Endişelenme, bu doğrudan değil.
Aslında basit bir formül değil, bu sayı çıktı nöronlarını hesaplamak için bir formül var.
Birleştirilmiş ve dönen karbonsuzluk görüntülerini düzleştirdikten sonra.
Fakat eğer bu büyük formülün koşullarını topladıysak, 32 kez üç kez üç puan alacağız.
Bunun üzerinde fazla vakit geçirmek istemiyordum, çünkü daha fazlasını yapacak çok şeyimiz var.
Ve ayrıca, bu sayıyı hesaplamak için bir işlev yaptık.
Unutmayın ki, bu sayım nöronları işe yaradığında, mahkum için vardı.
İstersen onu tekrar kullanabilirsin.
Siz ikna olmadınız, ancak çıktı sayısını hesaplamak gibi bu büyük formülün şartlarını
topladıktan sonra elde ettik.
Bu, ilk argüman için ve ikinci argüman da çıkış nöronlarının
sayısı olacak.
Ve biz de 256'ya gideceğiz.
yapabileceğimiz anlamına geliyor aslında aktör için bir tane ve eleştirmen için olan iki ayrı yeni ağ
yapacağımızı biliyoruz ama bu iki sinir ağı için görüntülerin ve zamansal ilişkilerin kodlanması aynı olacak.
Peki bu ne demek şimdi, oyunun her olayını kodlayan bir vektörümüz olduğu anlamına
geliyor, yani başka bir deyişle kodlanmış bir duruma sahip olduğumuz anlamına geliyor ve
şimdi artık aktörle eleştirmen arasındaki ayrımı
Bu iki yeni ağ için ortak nokta bu.
Bu, iki yeni ağ için aynı başlangıcı olacak, ancak şimdi aktör ve dere
için şeyler değişecek çünkü aktörle tam bağlantı içinde olacağız ve craic için neredeyse tam
bağlantıdan farklı bir şey yapacağız .
Bu yüzden hızlı bir mola verelim ve bunu bir sonraki aşamada yapalım.
O zamana kadar AI zevk.