Bonjour et bienvenue sur ce chemin menant à Torro, nous allons maintenant faire en sorte que la
fonction avant transmette le signal dans tout le cerveau depuis le tout début avec les images d’entrée jusqu’aux sorties
qui contiendront les valeurs clés de l’acteur et la dé-valeur qui est la valeur prise par la fonction pour
le critique.
Donc, ça va être assez similaire à ce que nous avons fait pour Dume mais cette fois, quelque chose va changer.
La modification va changer cela.
Nous avons maintenant une illustration dans le cerveau.
Nous devons donc tous faire quelque chose de plus pour propager le signal et faire attention à cela.
Et l’autre chose moins importante, mais qui change encore par rapport à l’avant, c’est que
nous n’allons pas utiliser une fonction d’activation réelle car vous connaissez la fonction d’activation non linéaire, mais
nous allons utiliser les toilettes, qui sont vraiment plus sophistiquées. une fonction.
Vous verrez que dans le passé, nous parlons de mentation.
Alors faisons ceci, faisons que cette fonction commence par un décès.
C'est en fait la dernière fonction de cette classe exécrée.
Nous allons donc l'appeler comme Einstein et cette quatrième fonction va prendre l'objet lui-même parce que nous allons
utiliser les objets et les entrées.
Si important de comprendre quelles seront ces entrées.
Ce ne seront pas seulement les images d'entrée, ces entrées contiendront également les noeuds cachés et les
noeuds de cellules du même.
C'est pourquoi je voulais souligner que certaines choses vont changer maintenant.
Fondamentalement, nous considérons la fonction de transfert Internet et les nœuds de cellules de la liste.
Et en parlant d’eux maintenant, nous allons séparer ces deux entrées de cet argument en mettant en avant la fonction
d’avancement et comment pouvons-nous les séparer.
Eh bien, nous pouvons rappeler un nouveau Voivode qui sera les images d’entrée.
Nous avons donc séparé les images d'entrée et les avons séparées par les renversements H x et C X, qui est un temple des
états cachés et des états cellulaires au Colisée.
Donc, H x autres États et C X sont les États du Sud.
Très bien et ce sera égal à l'entrée qui est cet argument ici.
Donc maintenant nous avons fait cette séparation et donc nous pouvons commencer à propager
le signal dans tout le cerveau et pour ce faire nous allons obtenir successivement différentes couches du
premier au dernier en utilisant nos connexions qui sont les convolutions de la connexion LACMA la connexion linéaire ici
les connexions complètes.
Alors faisons ceci.
Maintenant, ça va être comme avant.
Nous allons obtenir notre première couche que nous appellerons X et obtenir cette première couche dont nous avons besoin pour propager
le signal des entrées à cette première couche. Nous devons donc utiliser la première convolution car il
s'agit de la première convolution. qui propage le signal des images d’entrée vers la première couche.
Donc, ce que nous allons faire maintenant, c'est copier ceci car c'est la première convolution que nous avons eue
ici et nous appliquons cette première convolution à nos images d'entrée qui sont maintenant les bonnes entrées et que nous obtenons qui propage
le signal des images d'entrée vers la première couche.
Mais rappelez-vous que nous devons utiliser une fonction d'activation non linéaire pour rompre la linéarité afin de pouvoir apprendre
les relations non linéaires à l'intérieur des images. Pour ce faire, nous allons utiliser la fonction d'activation que nous sommes
sur le point d'utiliser. voir maintenant et que par le toucher coincé.
Mais avant cela, obtenons-le.
Donc, pour l'obtenir, c'est comme si nous prenions le module fonctionnel qui comporte un
raccourci, puis une boucle, puis nous mettons tout cela entre parenthèses, car nous souhaitons activer les neurones de manière non linéaire.
Cette première couche ici que nous avons obtenue en appliquant la première convolution sur les entrées.
Passons maintenant à la flamme PI Doug pour comprendre ce que c'est.
C'est ici.
Ainsi, vous pouvez y accéder à la torche coincé ou slash slash.
Et puis que H G et L et ensuite vous devez trouver des activations non linéaires et ensuite les fonctions d'activation non linéaires
que vous trouverez.
Eh bien, c’est vraiment le classique lorsque nous savons que c’est un maximum de zéro et que vous tenez compte du graphique.
Ensuite, vous avez six qui est celui-ci.
Donc un peu plus sophistiqué.
Et puis on y va on regarde.
Et comme vous pouvez le voir, le bleu est une répétition plus un élément supplémentaire.
Donc, c'est vraiment un peu plus sophistiqué.
Et c'est donc celui que nous utilisons pour activer de manière non linéaire les neurones et les différentes couches.
Et au fait, cette nouvelle fonction d'activation s'appelle l'exponentielle de leur unité.
Alors on y va.
Nous appliquons l'elu sur la première couche convolutive.
Et maintenant, les choses vont être faciles.
Nous allons passer à la suivante pour la propagation du signal qui va de la
première couche convolutive à la deuxième couche convolutive que nous appellerons X car, fondamentalement, nous ajoutons simplement X
maintenant. X est la première convolution.
Et en propageant le signal de la première couche convolutive à la suivante, X deviendra la
couche convolutive suivante.
Et donc pour propager le signal de la première couche convolutive à la seconde, nous ne
pouvons pas simplement copier ceci et le coller ici et le remplacer un par deux.
Et maintenant, bien sûr, la deuxième convolution n'est pas appliquée aux images d'entrée mais à X, c'est la première
couche de convolution qui est ici.
Très bien parfait.
Nous avons maintenant notre deuxième convolution ici.
Et maintenant, propagons à nouveau le signal de la deuxième convolution vers la troisième.
Et donc, nous pouvons directement copier ceci et le coller ici et le remplacer deux par trois.
Nous y voilà.
Et le dernier.
Maintenant, pour propager le signal de la troisième convolution au quatrième et dernier, nous
pouvons simplement copier à nouveau ici et remplacer trois par quatre.
Nous y voilà.
Alors récapitulons.
Nous commençons avec nos entrées.
Nous appliquons la première convolution pour obtenir la première convolution.
Ensuite, nous appliquons la deuxième convolution à la première couche de convolution pour obtenir la deuxième couche
de convolution.
Ensuite, nous appliquons cette troisième convolution à la deuxième convolution afin d’obtenir la troisième couche
de convolution.
Et finalement, nous appliquons la quatrième convolution à la troisième convolution pour y obtenir la quatrième
convolution.
Et c'est ainsi que le signal se propage dans tous les yeux.
Nous y voilà donc, nous avons maintenant le signal de sortie après les quatre convolutions et maintenant que
nous savons quoi faire, nous devons développer tout ce signal de sortie dans un vecteur unidimensionnel.
C'est l'étape d'aplatissement.
Nous allons donc mettre à jour x à nouveau x.
Deviendra maintenant ce vecteur unidimensionnel aplati.
Et pour faire cela, nous devons prendre X qui est jusqu’à présent la quatrième couche convolutive X mais nous utilisons ensuite une fonction
de vue et nous mettons d’abord un moins pour dire que nous voulons un vecteur à une dimension, puis un deuxième argument dont
nous avons besoin. pour mettre le nombre d'éléments dans le vecteur et c'est rappeler trois fois deux
fois trois fois trois.
Et donc nous pouvons mettre ici 32 fois trois fois trois.
Nous y voilà.
Nous avons maintenant notre vecteur aplati et l'étape d'aplatissement est terminée.
Parfait.
Maintenant, occupons-nous de la partie LCN.
Donc, comme vous l'avez compris, le LSD prend en entrée le vecteur aplati.
Ce vecteur à une dimension de trois deux fois trois fois trois éléments.
Donc, il est déjà prêt et bien préparé pour l’icn.
L’équipe est maintenant prête à prendre ce vecteur Flaten en tant qu’entrées. Nous pouvons donc prendre notre LACMA et nos entrées en
tant qu’argument premier. X est prêt.
FLATOW Et le vecteur qui est ce rayon x ici que nous venons de développer.
Mais aussi et c'est là que le problème entre en jeu.
Nous devons mettre H x et z x.
Et nous pouvons utiliser ha-Satan see X ici parce que nous avons fait cette séparation entre les arguments d'entrée
originaux de la fonction forward.
Donc, LACMA X le vecteur de sortie des plateaux après les quatre convolutions et tous les éléments cachés dans la note de cellule.
Alors on y va.
Ensuite, nous ne devons pas oublier le self, car le LSD est une variable ou une fonction, donc
une variable attachée à l’objet même et à un CM, ce qui renvoie en fait deux sorties en tout qui seront les noeuds
de sortie et les sons de sortie.
C'est donc d'actualité et nous pouvons donc mettre à jour H.
X y et z x les nœuds de cellules, car c’est exactement la sortie de ce NCM ici.
Génial.
Donc, nous avons presque terminé maintenant.
Maintenant que nous avons les résultats de l'illustration, nous devons obtenir les résultats utiles,
car seules les notes masquées sont utiles. Nous allons donc les récupérer d'ici là. X sera à
nouveau égal à atax, le premier élément de l'exemple de sortie. des États-Unis un X est égal.
Et nous avons presque fini.
Rappelez-vous que nous avons deux cerveaux, un cerveau pour l'acteur dans la même pièce pour le critique.
Et par conséquent, nous devons sortir des signaux pour renvoyer le signal de sortie de l'acteur et le signal de
sortie du critique.
Et donc maintenant, nous allons renvoyer ces deux signaux de sortie et comment pouvons-nous le faire.
Eh bien c'est très facile.
Nous avons simplement besoin de prendre nos connexions linéaires mais séparément il s’agit d’une connexion linéaire de la critique et de
la connexion complète de l’acteur.
Et nous avons appliqué chacune de ces connexions à la sortie X qui est une sortie utile du LACMA et sera
tout ce qui constituera le signal de sortie.
Alors on y va.
Faisons le.
On prend d’abord soi ou objet puis on obtient la connexion linéaire du critique qui est critique et cette colinéaire
à laquelle on applique à X le signal de sortie le CM puis on reprend le même puis ça puis on
prend la connexion linéaire de l’acteur qui est acteur et colinéaire sont les mêmes que nous appliquons
à x.
Voilà, c’est la principale chose dont nous avons besoin.
Mais ensuite, nous allons également retourner le sommet d’Ajax à un nœud et voir X vendre le nœud, car nous les
utiliserons plus tard ainsi que le look rétro du LCN.
Très bien parfait.
Alors maintenant, nous en avons fini avec le cerveau.
Ou devrais-je dire les cerveaux parce que nous avons en fait fait deux cerveaux un pour l'acteur et un critique.
Alors félicitations pour la huitième place avec le cerveau.
J'espère que cela n'a pas été trop difficile à combiner à CNN et à Anniston, mais au moins la bonne nouvelle est que
nous travaillons vraiment avec le modèle le meilleur et le plus puissant.
Alors on y va.
Nous en avons fini avec ce premier modèle familial.
Y.
Ainsi, dans les deux prochaines pages, nous nous occuperons de l'optimiseur, car nous allons créer
un optimiseur séparé.
Nous n'allons pas couper chaque ligne de code car cela provient en grande partie des documents de recherche et
c'est en fait assez spécifique.
Et si nous entrons dans les détails de ce qui se passe avec cet optimiseur, cela
risque d’être un peu trop pénible pour la suite, car nous avons toujours la fonction train
à faire qui sera une fonction énorme et qui contient voir.
Alors croyez-moi, vous voulez garder de l'énergie pour cela.
Et par conséquent, nous ne passerons pas trop de temps là-dessus.
Mais je vais quand même développer le code et vous comprendrez l’idée de cette optimisation.
Encore bravo encore pour cette activité et je vous verrai dans le prochain optimiseur Statoil 290.
Jusque là profitez-en