أهلا ومرحبا بكم في هذا البرنامج التعليمي.
حسنًا ، بعد أن صنعنا هذه التلافيفات الأربعة و lshtm ، لدينا الآن حالة مشفرة ستكون مدخلات
هاتين الشبكتين العصبيتين اللتين سنقوم بهما للممثل والناقد.
وبالحديث عنهم ، الشيء الوحيد الذي يتعين علينا القيام به الآن هو مجرد إنشاء رابطتين خطيتين كاملتين
، واحدة للممثل وواحدة للناقد.
لكن قبل أن نفعل ذلك ، نحتاج إلى الحصول على عدد الإجراءات الممكنة.
ولذا سأقوم باستدعاء متغير جديد هنا لن يكون متغيرًا للكائن.
لذلك لن أستخدم الذات هنا ، لكنني سأقوم بإنشاء عدد المخرجات المتغيرة التي ستمثل عدد الإجراءات
الممكنة والحصول عليها حيث يمكننا الحصول عليها من مساحة العمل.
لذلك نأخذ مساحة العمل الخاصة بنا.
والتي ستكون مدخلات وظيفة init عندما نقوم بإنشاء الكائن ثم نضيف النقطة n للحصول على
هذا العدد من الإجراءات الممكنة والآن سيأخذ الممثل والناقد نفس المدخلات بشكل منفصل.
هذا هو ناتج هذه العملية برمتها هنا مع التلافيف و LCM.
لذلك سوف يأخذ نفس المدخلات ، وهي حالة مشفرة ، ولكن بعد ذلك سيكون لديهم وصلتان خطيتان مختلفتان
للطعام حتى نحصل في النهاية على شبكتين عصبيتين ، واحدة للممثل والأخرى للاكريليك.
لذلك دعونا نصنع هاتين الشبكتين العصبيتين المنفصلتين.
ولكن نظرًا لأننا قمنا بالفعل بالمهمة الكبيرة مع الترميز هنا ، حسنًا ، ما نحتاج إليه
ببساطة هو إنشاء كائنين ، أحدهما خطي ، اتصال كامل للممثل والآخر اتصال خطي كامل
للناقد.
وهذا بالضبط ما سأفعله.
سأقوم بإنشاء كائنين الآن ، الكائن الأول لوصلة الطعام الخطية للناقد ، والتي
سأسميها الشرطة السفلية للناقد خطية.
ولإنشاء هذا الاتصال الخطي بالطعام ، حسنًا ، أنت تعرف كيفية القيام بذلك.
نحتاج ببساطة إلى أخذ وحدة RN ثم الفئة الخطية التي يتعين علينا الإدخال
إليها ، حيث الخلايا العصبية المدخلة ، وهي مخرجات كل هذا الترميز هنا مع التلافيف
و LCM ، أي 256 خلية عصبية.
إذن ، أدخل 256 هنا ثم سنحصل على مخرج واحد لأن نتذكر أن ناتج الشبكة العصبية للناقد هو قيمة الدالة
V المطبقة على حالة الإدخال ، على حالة الإدخال المشفرة التي صنعناها
هنا.
لذلك إذا أطلقنا على حالة الإدخال se ، فهذا هو ناتج كل هذا.
حسنًا ، سيكون ناتج الشبكة العصبية للناقد هو s وبالتالي يكون لها بعد واحد ، إنها
مجرد قيمة.
وهنا نقوم بإدخال واحد.
وتذكر أن VSE هو ما يتم مشاركته بين الجهات الفاعلة حتى يتمكنوا من الحصول على بعض المعلومات الشائعة التي
يمكنهم استخدامها للعب عملهم بطريقة أكثر صلة.
هذا من أجل الشبكة العصبية للناقد.
والآن ، دعونا نجعل الشبكة الجديدة للممثل ، وبالتالي أقوم بإضافة الذات ، والممثل النقطي ، والخطي ونفس
الشيء.
لدينا بالفعل حالة ترميز المدخلات ، لذا نحتاج الآن ببساطة إلى إضافة اتصال خطي كامل
، وبالتالي نقول إننا نأخذ الوحدة النمطية RN ، ثم الفئة الخطية والآن نفس الشيء.
ستأخذ هذه الشبكة العصبية للممثل الحالة المشفرة التي يبلغ حجمها 256.
لذا 256 هنا.
ولكن بعد ذلك سيكون الناتج مختلفًا لأنك بالطبع تعرف أنه ناتج الشبكة العصبية
للممثل هو قيم Q ، وقيم Q لحالة الإدخال ، والقيم التي قمنا بتشفيرها هنا ولوحة
الإجراء.
لذا مرة أخرى ، إذا أطلقنا على هذه الحالة المشفرة ، فقد نسمع SW وكان الإجراء الذي يتم تشغيله ناتجًا عن هذه
الشبكة العصبية الخطية النشطة سيكون اختبار Q.
وبما أنك تعلم ، لدينا قيمة واحدة لكل إجراء ، وبالتالي ليس لدينا أي ناتج.
قيم Q وبالتالي فإن الناتج هنا لن يكون بلا شيء.
المخرجات لأنه لا توجد مخرجات هي في الواقع عدد قيم Q.
حسنًا ، رائع.
لذا إذا أردت ، يمكنني أن أكتب لك.
الإخراج هنا للناقد هو s حيث s هي الحالة المشفرة وبالنسبة للممثل يكون الإخراج Q كـ
a.
حسنا.
لذلك من المهم جدًا فهم هذا التمييز هنا وفهم أنه لدينا بالتالي شبكتان عصبيتان
منفصلتان ، واحدة للناقد والأخرى للممثل.
حسنًا ، رائع.
لذلك نحن على وشك الانتهاء من هذه الوظيفة.
الآن تم إنجاز أهم شيء.
الشيء الوحيد المتبقي الذي يتعين علينا القيام به هو تهيئة جميع أوزان هاتين الشبكتين العصبيتين
وجميع التحيزات.
وبالطبع ، للقيام بذلك ، سنستخدم الوظيفتين اللتين قمنا بإنشائهما سابقًا ، وهما
تهيئة الأعمدة المقيسة والأوزان الموجودة فيها.
لذلك دعونا نفعل ذلك بسرعة.
ستكون سهلة وسريعة جدًا.
لذلك سنقوم أولاً بتهيئة بعض الأوزان العشوائية ولفعل ذلك ، سنقوم بتطبيق دالة
بدء الأوزان على الجسم.
لذلك علينا هنا أن نأخذ الذات للحصول على الكائن الخاص بنا ، وقمنا بتطبيق دالة الترجيح للأوزان على الكائن.
لذلك نحتاج فقط في الداخل إلى إدخال دالة الترجيح للأوزان وهناك نبدأ.
سيؤدي ذلك إلى تطبيق هذه الوظيفة على كائننا.
ومن خلال القيام بذلك ، نقوم فقط بتهيئة بعض الأوزان العشوائية للحصول على التعلم الأمثل في المستقبل لهذه
الأوزان.
والآن ما يتعين علينا القيام به هو إجراء تطبيع خاص للممثل والناقد.
لكن تذكر ، أعتقد أنني قلت هذا في الدروس السابقة ، لن نضع نفس التباين
للممثل في الناقد.
سيحصل الممثل على انحراف معياري صغير ، وتباين بسيط ، وسيحصل الناقد على انحراف كبير.
ولماذا نفعل هذا؟
ما الغرض من إعطاء انحراف معياري صغير لأوزان الممثل والانحراف المعياري الكبير
لأوزان الناقد؟
حسنًا ، هذا يسمح بإدارة استكشاف الصفقات مقابل الاستغلال.
هذا هو بالضبط الغرض من القيام بذلك.
من خلال إعطاء تباين بسيط للممثل وتباين كبير للنقد ، سيكون لدينا إدارة جيدة
للاستكشاف مقابل الاستغلال.
لذلك دعونا نفعل هذا.
دعنا أولاً نعتني بالممثل حتى نأخذ الذات أو الشيء.
ثم سنأخذ الشبكة العصبية لممثلنا ، وهو ممثل خطي.
ثم سنصل إلى أوزان هذه الشبكة العصبية للممثل ، ونتذكر الوصول إلى بيانات
الأوزان.
نحن بحاجة إلى إضافة تلك البيانات.
حسنا.
وبهذا نحصل على الأوزان والآن سنستخدم الأعمدة المعيارية للوظيفة في التهيئة.
لذلك أقوم بنسخ هذا بناءً على ذلك هنا.
وسنقوم بإدخال الانحراف المعياري الذي نريده لهذه الأوزان كوسيطة.
لكن أولاً ، تذكر أن هذه الوظيفة تأخذ حجتين.
أولاً هي الأوزان التي نريد تهيئتها.
لذلك نحن ببساطة بحاجة إلى أخذ ذلك مرة أخرى ولصقه هنا.
والحجة الثانية هي الانحراف المعياري الذي نريد أن يكون لهذه الأوزان.
لذا كما قلنا ، نريد انحرافًا معياريًا صغيرًا للممثل وانحرافًا صغيرًا سيكون 0. 01 ممتاز.
هذا لأوزان الشبكة العصبية للممثل.
الآن دعنا نعتني بتحيز الشبكة العصبية للممثل.
وبالتالي ، سنفعل نفس الشيء تقريبًا.
سنقوم بنسخ هذا على أساس أدناه ، واستبدال الوزن بالتحيز لتقييم التحيز.
وبعد البيانات ، سنضيف ببساطة هذا التعبئة ونتذكر داخل الإدخال صفر لأننا نريد تهيئة
كل التحيز بصفر.
لذا في الواقع لا أعتقد أن هذا الخط ضروري لأنه كما تتذكر ، تم تهيئة الانحياز بالفعل إلى الصفر باستخدام
وظيفة التعبئة هذه في دالة الترجيح الأولية.
لذا كما تعلمون ، نحن نفعل هذا فقط للتأكد من أن التحيز قد تمت تهيئته بالفعل إلى الصفر ، لكنني أعتقد
أنه تم بالفعل هنا.
لكن على أي حال ، نحن الآن واثقون بنسبة 100٪.
حسنا.
والآن سنفعل الشيء نفسه للناقد.
لنكن فعالين ودعنا ننسخ هذين السطرين.
دعنا نلصقها هنا وهنا.
سنقوم فقط باستبدال الممثل بالناقد.
نفس الشيء هنا والآن.
الشيء الوحيد الذي يتعين علينا تغييره هو الانحراف المعياري فقط.
نريد أوزان الشبكة الجديدة للناقد.
وكما تتذكر ، نريد هذه المرة انحرافًا معياريًا كبيرًا وبدلاً من. 01 ، سنقوم بإدخال واحد.
لذا ها نحن ذا.
لدينا انحراف معياري صغير لأوزان الشبكة الجديدة للممثل وانحراف معياري كبير
لأوزان الشبكة العصبية للناقد.
وبالطبع ، دعونا لا ننسى استبدال الممثل هنا بالإبداع.
حسنا.
والآن نحن بخير.
رائع.
والآن لدينا شيئان متبقيان لنفعلهما.
الأول هو تهيئة أيضًا تحيز STM.
وللقيام بذلك ، نأخذ ذاتنا في الكائن لأن المضاعف المشترك الأصغر ينتمي إلى الكائن.
ثم نأخذ STM الخاص بنا ، ثم DOT ، ثم سنحصل على نوعي التحيز الموجود في
STM.
هذا هو تسطير تحيز i h والآخر هو تسطير تحيز h h.
هذا هو نوعا التحيز في المضاعف المشترك الأصغر ونفسهما سيتم تهيئتهما إلى الصفر.
لذلك نصل أولاً إلى البيانات ثم نستخدم وظيفة تسطير التعبئة لملء كل هذا التحيز بالأصفار.
قم بتهيئتها بالأصفار.
حسنا.
والآن بالنسبة للمجموعة الثانية من التحيز ، نضيف هنا.
نفس البتة عوضنا عن i h بـ h h.
حسنًا ، هذا يهيئ تحيز فريق LSB بالأصفار.
والآن آخر شيء علينا القيام به هو استخدام طريقة موروثة من وحدة NAT ، وهي طريقة
القطار.
وهي في الأساس مجرد طريقة تضع الوحدة في وضع القطار.
إذن ما الفائدة منه؟
حسنًا ، الاستخدام هو أنه يسمح بالتنشيط إذا كان هناك أي تسرب وتطبيع الدُفعات.
ومن أجل استخدامه ، نقوم فقط بإضافة قطار نقطي ذاتي وهذا يضع الوحدة في وضع القطار بشكل مثالي.
لقد انتهينا من وظيفة init.
لدينا تلافيفاتنا ، ولدينا lshtm ، ولدينا شبكتان عصبيتان منفصلتان
للناقد والممثل وجميع الأوزان والتحيز مهيأة جيدًا.
كل هذا جيد.
نحن على استعداد للانتقال إلى الخطوة التالية ، وهي جعل الوظيفة الأمامية التي ستنشر
بالطبع إلى الأمام الإشارة من البداية مع صور الإدخال الأصلية في جميع أنحاء الدماغ حتى
نحصل على المخرجات.
لذلك دعونا نفعل ذلك في البرنامج التعليمي التالي.
وحتى ذلك الحين ، استمتع بـ i.