สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่เรื่องราว
เอาล่ะหลังจากที่เราสร้างความเชื่อมั่นทั้งสี่นี้และ LCN
ตอนนี้เรามีสถานะที่เข้ารหัสซึ่งจะเป็นข้อมูลของเครือข่ายประสาททั้งสองที่เราจะทำเพื่อนักแสดงและนักวิจารณ์
และการพูดถึงพวกเขาสิ่งเดียวที่เราต้องทำตอนนี้คือเพียงแค่สร้างเครื่องมือในการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบของเรา
สำหรับนักแสดงและสำหรับนักวิจารณ์
แต่ก่อนที่เราจะทำสิ่งนั้นเราจำเป็นต้องได้รับจำนวนของการกระทำ
แล้วฉันจะเรียกคุณว่าตัวแปรที่นี่ซึ่งจะไม่เป็นตัวแปรของวัตถุ
ดังนั้นฉันจะไม่ใช้ตัวเองที่นี่ แต่ฉันจะสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ใช่เชิงปฏิบัติซึ่งจะแสดงถึงการกระทำที่เป็นไปได้จำนวนหนึ่ง
ทีนี้เราสามารถเอามันมาจากอวกาศ
ดังนั้นเราจึงใช้พื้นที่ปฏิบัติการของเราซึ่งจะเป็นอินพุตของฟังก์ชันเมื่อเราสร้างวัตถุ
จากนั้นเราก็เพิ่มมันและเพื่อรับจำนวนการกระทำ
และตอนนี้นักแสดงและนักวิจารณ์จะแยกอินพุตเดียวกันซึ่งเป็นผลลัพธ์ของกระบวนการทั้งหมดนี้ที่นี่พร้อมกับ convolutions และ
GLSEN
ดังนั้นมันจะใช้อินพุตเดียวกันซึ่งเป็นสถานะที่เข้ารหัส แต่แล้วพวกเขาก็จะมีการเชื่อมต่อเชิงเส้นที่แตกต่างกันสองเส้นเพื่อที่เราจะได้รับสองเครือข่ายประสาทในที่สุดสำหรับหนึ่งและสองสำหรับนักวิจารณ์
ลองสร้างเครือข่ายประสาททั้งสองแยกกัน
แต่เนื่องจากเราทำหน้าที่ได้อย่างยอดเยี่ยมด้วยการเข้ารหัสที่นี่สิ่งที่เราต้องทำก็แค่สร้างวัตถุสองชิ้นที่เชื่อมต่อกับนักแสดง
และนั่นคือสิ่งที่ฉันจะทำ
ฉันจะสร้างวัตถุสองชิ้นตอนนี้เป็นวัตถุแรกสำหรับการเชื่อมต่อเชิงเส้นของนักวิจารณ์ซึ่งฉันจะเรียกนักวิจารณ์และคะแนน Linnie
เป็นและเพื่อสร้างการเชื่อมต่อเชิงเส้นนี้
คุณรู้วิธีที่จะทำเราเพียงแค่ต้องใช้โมดูลเครื่องยนต์และคลาสเชิงเส้นที่เรามีสองอินพุต
เซลล์ประสาทอินพุตซึ่งเป็นผลลัพธ์ของสิ่งนี้รวมถึงที่นี่พร้อมกับการโน้มน้าวใจและ GM ที่มี 256
เซลล์
ดังนั้นเมื่อฉันใส่สองร้อยห้าสิบหกตรงนี้แล้วเราจะได้หนึ่งเอาท์พุตเพราะจำเอาท์พุทของโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับนักวิจารณ์คือค่าของฟังก์ชั่นที่ใช้กับสถานะอินพุตเข้ากับสถานะอินพุตที่เข้ารหัสที่เราสร้างขึ้น ที่นี่
ดังนั้นถ้าเราเรียกสถานะอินพุตนั่นคือผลลัพธ์ของดีทั้งหมดผลลัพธ์ของโครงข่ายประสาทของนักวิจารณ์จะเป็น VS
และดังนั้นจึงมีมิติ
มันเป็นเพียงคุณค่า
ดังนั้นที่นี่เราใส่หนึ่ง
และจำไว้ว่านี่คือสิ่งที่แบ่งปันกันในหมู่นักแสดงเพื่อให้พวกเขาได้รับข้อมูลทั่วไปที่พวกเขาสามารถใช้เล่นการกระทำของพวกเขาในวิธีที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
ตกลงดังนั้นสำหรับเครือข่ายประสาทของนักวิจารณ์
และตอนนี้เรามาสร้างเครือข่ายใหม่ของนักแสดงและด้วยเหตุนี้ฉันจึงอยู่ที่นี่ด้วยตัวเองสอนให้นักแสดงเป็นเส้นตรงและเหมือนกันเรามีสถานะเข้ารหัสแล้ว
ดังนั้นตอนนี้เราเพียงแค่ต้องเพิ่มการเชื่อมต่อเชิงเส้นดังนั้นการบอกว่าเรารับในโมดูลจากนั้นเป็นคลาสเชิงเส้นและตอนนี้การพูดว่าเครือข่ายใหม่ของนักแสดงจะใช้สถานะเข้ารหัสซึ่งมีขนาด
256 ถึง 256
แต่เอาท์พุทจะแตกต่างกันเพราะแน่นอนคุณรู้ว่าเอาท์พุทของเครือข่ายประสาทเทียมสำหรับนักแสดงคนอื่น ๆ
กุญแจสำคัญเกี่ยวข้องกับค่าคีย์ของสถานะอินพุต
คนที่เราได้ยินและแอ็คชั่น
ดังนั้นอีกครั้งถ้าเราเรียกสถานะการเข้ารหัสนี้ว่าเราหมายถึงที่นี่เมื่อการกระทำเล่นผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทนี้จริง ๆ แล้วจะมี q
เป็น
และเนื่องจากคุณรู้ว่าเรามีค่าอย่างมากสำหรับแต่ละการกระทำดังนั้นเราจึงไม่มีผลลัพธ์
ค่า Q และดังนั้นเอาท์พุทที่นี่จะเป็นไม่ใช่เอาท์พุทเพราะไม่มีเอาท์พุทเป็นจำนวนของมนุษย์
โอเคสมบูรณ์แบบ
ดังนั้นถ้าคุณต้องการฉันสามารถเขียนเอาท์พุทให้คุณที่นี่
นักวิจารณ์นั้นดีเหมือนกันกับรัฐที่เข้ารหัสและสำหรับนักแสดงผลลัพธ์ก็น่ารักเหมือนกัน
นั่นเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะเข้าใจความแตกต่างนี้ที่นี่และเพื่อให้เข้าใจว่าเราจึงมีเครือข่ายข่าวสองแห่งแยกกัน
หนึ่งสำหรับนักวิจารณ์และอีกหนึ่งสำหรับนักแสดงโอเคที่สมบูรณ์แบบ
เราเกือบทำหน้าที่นี้เสร็จแล้ว
ตอนนี้สิ่งที่สำคัญที่สุดเสร็จแล้ว
สิ่งเดียวที่เหลืออยู่ที่เราต้องทำคือการเริ่มต้นน้ำหนักทั้งหมดของเครือข่ายประสาททั้งสองและอคติทั้งหมด
และแน่นอนที่จะทำเช่นนั้นเราจะใช้สองฟังก์ชันที่เราทำไว้ก่อนหน้านี้นั่นคือค่าเริ่มต้นคอลัมน์ปกติและน้ำหนักในมัน
ลองทำกันเร็ว ๆ
มันจะง่ายและรวดเร็ว
ดังนั้นก่อนอื่นเราจะเริ่มต้นน้ำหนักสุ่มบางส่วนและเพื่อทำสิ่งนี้เราจะใช้น้ำหนักที่มันทำงานกับวัตถุของเรา
ดังนั้นที่นี่เราต้องเอาตัวเองเพื่อให้ได้วัตถุและวัตถุของเรา
เราใช้น้ำหนักในการทำงาน
ดังนั้นภายในเราเพียงแค่ต้องใส่ตุ้มน้ำหนักในฟังก์ชั่นนั้นและจากนั้นเราจะได้รับซึ่งจะใช้ฟังก์ชั่นนี้กับวัตถุของเราและโดยการทำเช่นนี้เราเพิ่งเริ่มต้นน้ำหนักสุ่มบางอย่างเพื่อรับการเรียนรู้
และตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำก็คือทำให้เป็นเรื่องธรรมดาสำหรับนักแสดงและนักวิจารณ์
แต่จำไว้ว่าฉันคิดว่าฉันบอกในบทเรียนก่อนหน้านี้เราจะไม่ตั้งค่าความแปรปรวนเดียวกันสำหรับ X ใน
yakked อะคริลิคคุณจะได้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดเล็ก
และนักวิจารณ์จะได้รับอันยิ่งใหญ่
และทำไมเราถึงทำเช่นนี้
อะไรคือจุดประสงค์ของการให้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเล็กน้อยของน้ำหนักสำหรับนักแสดงและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดใหญ่ของวิธีการของนักวิจารณ์
นั่นช่วยให้สามารถจัดการกับการสำรวจการแสวงหาผลประโยชน์
นั่นคือจุดประสงค์ของการทำสิ่งนี้โดยให้ความแตกต่างเล็กน้อยกับนักแสดงในกลุ่มผู้ชมจำนวนมากเพื่อวิจารณ์
เราจะมีการจัดการที่ดีในการสำรวจและการแสวงประโยชน์
ดังนั้นให้ทำสิ่งนี้ก่อนอื่นมาดูแลนักแสดง
ดังนั้นเราใช้ตัวเองหรือวัตถุจากนั้นเราจะใช้เครือข่ายประสาทของนักแสดงของเราซึ่งเป็นนักแสดง
Linnea แล้วเราจะเข้าถึงน้ำหนักของเครือข่ายใหม่นี้ของนักแสดงและอย่าลืมเข้าถึงข้อมูลน้ำหนักที่เราต้องการ ข้อมูลนั้น
เอาล่ะ
ด้วยเหตุนี้เราจึงได้น้ำหนักและตอนนี้เราจะใช้ฟังก์ชันเริ่มต้นของหวีมาตรฐาน
ดังนั้นฉันกำลังคัดลอกการวางนี่ตรงนี้และเราจะใส่อาร์กิวเมนต์
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เราต้องการให้น้ำหนักเหล่านี้มี
แต่ก่อนอื่นให้จำฟังก์ชั่นนี้ใช้เวลาสองข้อโต้แย้ง
วิธีแรกที่เราต้องการเริ่มต้น
เราก็แค่ต้องเอามันอีกแล้วยึดที่นี่
และอาร์กิวเมนต์ที่สองคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
เราต้องการให้น้ำหนักเหล่านี้มี
ดังนั้นเมื่อเราบอกว่าเราต้องการค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเล็กน้อยสำหรับนักแสดงในตัวเล็ก ๆ มันจะเป็น 0 01 สมบูรณ์แบบ
นั่นคือที่ซึ่งน้ำหนักของเครือข่ายประสาทของนักแสดง
ทีนี้มาดูแลอคติของงานใหม่ของนักแสดง
และตรงนี้เราจะทำแบบเดียวกันกับที่เราจะคัดลอกแปะนี่ด้านล่าง
แทนที่น้ำหนักโดยผู้ซื้อเพื่อเข้าถึงผู้ซื้อและหลังจากข้อมูลเราจะเพิ่มการเติมและจดจำภายในเมื่อใส่ศูนย์เพราะเราต้องการให้อุปกรณ์ทั้งหมดเริ่มต้นด้วยศูนย์
ดังนั้นจริง ๆ
แล้วฉันไม่คิดว่าบรรทัดนี้จำเป็นเพราะคุณจำได้ว่าผู้ซื้อเริ่มต้นเป็นศูนย์ได้แล้วด้วยฟังก์ชันการเติมนี้ในฟังก์ชันรอ
คุณรู้ว่าเรากำลังทำสิ่งนี้เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ซื้อได้รับการเริ่มต้นเป็นศูนย์จริง ๆ
แต่ฉันคิดว่ามันทำไปแล้ว
แต่อย่างไรก็ตามตอนนี้เรามั่นใจแล้ว 100 เปอร์เซ็นต์
เอาล่ะตอนนี้เราจะทำเช่นเดียวกันกับนักวิจารณ์
งั้นเรามาดูประสิทธิภาพกันเถอะและครอบคลุมสองบรรทัดนี้
มาเผชิญหน้ากับพวกเขาที่นี่และที่นี่เราแค่จะแทนที่นักแสดงโดยนักวิจารณ์
เหมือนกันที่นี่
และตอนนี้สิ่งเดียวที่เราต้องเปลี่ยนคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เราต้องการให้น้ำหนักของโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับนักวิจารณ์มี
และในขณะที่คุณจำได้ว่าครั้งนี้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดใหญ่แทนที่จะเป็นแบบเปิดหรืออย่างใดอย่างหนึ่งเราจะป้อนหนึ่งดังนั้นเราไปเรามีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดเล็กสำหรับน้ำหนักของงานใหม่ของนักแสดง
และเมื่อเราได้รับการวิจารณ์
และแน่นอนว่าเป็นสิ่งที่เราได้รับเพื่อทดแทนการใช้งานที่นี่ด้วยเครดิต
เอาล่ะตอนนี้เราเริ่มเท่ห์แล้ว
ดังนั้นตอนนี้เรามีสองสิ่งที่ต้องทำก่อนอื่นคือการเริ่มต้นด้วยอคติของทีมและการทำสิ่งนี้เราจะยึดถือวัตถุของเราเองเพราะ LACMA เป็นของเราและเราจะพูดหรือเป็น
T N.
จากนั้นเราจะได้ผู้ซื้อสองประเภทที่อยู่ในช่วงสุดท้าย
นั่นคือความลำเอียงและคะแนนตามอายุและอีกอันนั้นขึ้นอยู่กับอายุของคะแนน
นั่นคืออคติสองประเภทใน CME และเช่นเดียวกันจะมีค่าเริ่มต้นเป็นศูนย์
ดังนั้นก่อนอื่นเราเข้าถึงข้อมูลจากนั้นเราใช้ฟังก์ชันเติมเครื่องหมายขีดเส้นใต้เพื่อเติมเต็มผู้ซื้อทั้งหมดเหล่านี้ด้วยศูนย์เริ่มต้นพวกเขากับคุณ
ขวา.
และตอนนี้สำหรับผู้ซื้อกลุ่มที่สองเราอยู่ที่นี่เหมือนกันถูกแทนที่ด้วยอายุตามอายุ
เอาล่ะ
นั่นคือการเริ่มต้นอคติของศูนย์และตอนนี้สิ่งสุดท้ายที่เราต้องทำคือการใช้วิธีการที่สืบทอดมาจากตอนท้าย
และโดยทั่วไปมีเพียงวิธีการที่วางโมดูลในการรักษา
ดังนั้นการใช้งานของมันคืออะไร
การใช้งานที่ดีคือมันช่วยให้สามารถเปิดใช้งานได้หากมีการปล่อยในห้องน้ำ ligations
และเพื่อที่จะใช้มันเราแค่เพิ่มความคิดในการฝึกฝนตัวเองและนั่นทำให้โมดูลนั้นสมบูรณ์แบบ
ดังนั้นเราจึงใช้ฟังก์ชัน init
เรามีความเชื่อมั่นว่าเรามี CME
เรามีโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายสำหรับนักวิจารณ์และนักแสดงรวมถึงน้ำหนักและอคติทั้งหมด
นั่นคือทั้งหมดที่ดี
เราพร้อมที่จะไปยังขั้นตอนต่อไปซึ่งจะทำให้ฟังก์ชั่นไปข้างหน้าซึ่งแน่นอนว่าจะส่งต่อสัญญาณจากจุดเริ่มต้นด้วยภาพอินพุตดั้งเดิมไปทั่วสมองจนกว่าเราจะได้รับผลลัพธ์
ลองทำดูในบทต่อไป
และจนกว่าจะสนุกกับ AI