Hallo und herzlich willkommen auf diesem Weg in Torro. Jetzt wird die Forward-Funktion eingerichtet,
die das Signal vom gesamten Gehirn ausgehend von den Eingangsbildern bis zu den Outputs weiterleitet, die
die Schlüsselwerte für den Schauspieler und enthalten der De-Wert, der von der Funktion für den Kritiker
genommen wird.
Es wird also ähnlich sein wie bei Dume, aber diesmal wird sich etwas ändern.
Eine Änderung wird das ändern.
Jetzt haben wir eine Illustration im Gehirn.
Also müssen wir alle etwas mehr tun, um das Signal zu verbreiten und damit vorsichtig zu sein.
Die andere Sache ist weniger wichtig, aber es ändert sich
im Vergleich zu früher nicht, dass wir keine echte Aktivierungsfunktion verwenden
werden, da Sie die nichtlineare Aktivierungsfunktion kennen Funktion.
Sie werden das in der Vergangenheit sehen.
Also machen wir das. Lassen Sie uns diese Funktion mit einem Tod beginnen.
Es ist eigentlich die letzte Funktion dieser Klasse.
Wir nennen es also Vorwärts wie Einstein und diese vierte Funktion wird das Objekt übernehmen, da wir
die Objekte und Eingaben verwenden werden.
So wichtig zu verstehen, was diese Eingaben sein werden.
Dies sind nicht nur die Eingabebilder, sondern auch die verborgenen Knoten und
die Zellknoten derselben.
Deshalb wollte ich hervorheben, dass sich einige Dinge jetzt ändern werden.
Grundsätzlich betrachten wir die Vorwärtsfunktion des Internets und der Zellknoten der Liste.
Wenn wir jetzt von ihnen sprechen, trennen wir diese beiden Eingaben dieses Arguments, indem wir die Vorwärtsfunktion setzen
und wie können wir sie trennen.
Nun, wir können uns an einen neuen Voivode erinnern, der die Eingabebilder sein wird.
Das sind also Eingabebilder, und wir trennen sie mit dem Sturz H x und C X, einem Tempel der
verborgenen Zustände und der Zellzustände am Kolosseum.
Also sind H x andere Staaten und C X die Südstaaten.
Alles klar und das wird gleich der Eingabe sein, die dieses Argument hier ist.
Nun haben wir diese Trennung vorgenommen und deshalb können wir damit beginnen, das Signal
im gesamten Gehirn zu verbreiten. Um dies zu erreichen, werden wir nacheinander verschiedene Schichten von der ersten
bis zur letzten Ebene erhalten, indem wir unsere Verbindungen verwenden, also die Faltungen der LACMA-Verbindung die lineare Verbindung hier
die volle Verbindung.
Also lass uns das tun.
Jetzt wird es genauso sein wie zuvor.
Wir werden unsere erste Schicht bekommen, die wir X nennen, und diese erste Schicht müssen wir, um das Signal von
den Eingängen zu dieser ersten Schicht zu verbreiten. Daher müssen wir die erste Faltung verwenden, da es
die erste Faltung ist Dadurch wird das Signal von den Eingangsbildern auf die erste Ebene übertragen.
Was wir jetzt tun werden, ist dies zu kopieren, denn dies ist die erste Faltung, die wir hier
hatten, und wir wenden diese erste Faltung auf unsere Eingabebilder an, die jetzt die richtigen Eingänge sind und die wir erhalten, die
das Signal von den Eingabebildern ausbreiten die erste schicht.
Denken Sie jedoch daran, dass wir eine nichtlineare Aktivierungsfunktion verwenden müssen, um die Linearität zu durchbrechen, um
die nichtlinearen Beziehungen in Bildern lernen zu können. Um dies zu tun, werden wir die Aktivierungsfunktion verwenden, die
wir gerade verwenden sehen Sie jetzt und das durch Berührung stecken.
Aber vorher wollen wir es bekommen.
Um es zu verstehen ist es so, als würden wir wirklich das Funktionsmodul nehmen, das eine
Abkürzung und dann das und dann eine Schleife hat, und dann setzen wir das alles in Klammern, weil wir die Neuronen nichtlinear aktivieren wollen.
Diese erste Schicht hier haben wir durch Anwenden der ersten Faltung auf die Eingänge erhalten.
Jetzt gehen wir zum PI-Fackel Doug, um zu verstehen, was es ist.
Hier ist es.
So können Sie darauf zugreifen, um die Taschenlampe festzuhalten oder den Schrägstrich zu aktivieren.
Und dann, dass H G und L und dann müssen Sie nichtlineare Aktivierungen finden und dann die nichtlinearen Aktivierungsfunktionen, die
Sie finden werden.
Nun, das ist wirklich der Klassiker, wenn wir wissen, dass es nur ein Maximum von Null ist und X die Grafik im Auge hat.
Dann hast du sechs, die dies ist.
Also etwas raffinierter.
Und dann gehen wir mal hin.
Und wie Sie sehen, ist Blau ein Wiederholen plus ein zusätzliches Element.
Es ist also wirklich etwas anspruchsvoller.
Und so verwenden wir es, um die Neuronen und die verschiedenen Schichten nichtlinear zu aktivieren.
Übrigens wird diese neue Aktivierungsfunktion in ihrer Einheit als Exponential bezeichnet.
Also los geht's.
Wir wenden das Elu auf die erste Faltungsschicht an.
Und jetzt wird es einfach.
Wir werden mit dem nächsten fortfahren, um das Signal auszubreiten, das von der ersten
Faltungsschicht zur zweiten Faltungsschicht führt, die wir X nennen werden, da wir im Grunde nur X hinzufügen, wobei
x jetzt die erste Faltungsfaltung ist.
Durch Ausbreitung des Signals von der ersten Faltungsschicht zur nächsten wird X die
nächste Faltungsschicht.
Um das Signal von der ersten Faltungsschicht auf die zweite zu übertragen, können wir
das nicht einfach kopieren und hier einfügen und eins nach dem anderen ersetzen.
Und natürlich wird die zweite Faltung nicht auf die Eingabebilder angewendet, sondern auf X, die erste
Faltungsschicht, die sich hier befindet.
Alles klar perfekt.
Jetzt bekommen wir dort unsere zweite Faltung.
Und nun lasst uns das Signal wieder von der zweiten Faltung zur dritten weiterleiten.
Und deshalb können wir dies direkt kopieren und hier einfügen und zwei durch drei ersetzen.
Da gehen wir.
Und der letzte.
Um das Signal von der dritten Faltung dort zur vierten und letzten zu verbreiten, können wir
es hier einfach noch einmal kopieren und drei durch kommende vier ersetzen.
Da gehen wir.
Also lasst uns zusammenfassen.
Wir beginnen mit unseren Eingaben.
Wir wenden die erste Faltung an, um dort die erste Faltung zu erhalten.
Dann wenden wir die zweite Faltung auf die erste Faltungsschicht an, um die zweite Faltungsschicht
zu erhalten.
Dann wenden wir diese dritte Faltung auf die zweite Faltung dort an, um die dritte Faltungsschicht
zu erhalten.
Und schließlich wenden wir die vierte Faltung auf die dritte Faltung dort an, um dort die vierte Faltung zu
erhalten.
Und so verbreitet sich das Signal in den Augen.
Nun haben wir also das Ausgangssignal nach den vier Faltungen und jetzt wissen wir, was
zu tun ist, um dieses gesamte Ausgangssignal in einem eindimensionalen Vektor zu erweitern.
Das ist der Abflachungsschritt.
Also aktualisieren wir x erneut x.
Nun wird dieser abgeflachte eindimensionale Vektor.
Und um das zu tun, ist es das Gleiche, wir müssen X nehmen, das bisher die vierte Faltungsschicht X ist, aber dann
verwenden wir eine View-Funktion und setzen zunächst ein Minus, um zu sagen, dass wir einen eindimensionalen Vektor haben wollen, und dann als zweites
Argument Um die Anzahl der Elemente in den Vektor zu setzen, muss man sich drei Mal
drei Mal drei erinnern.
Und deshalb können wir hier 32 mal drei mal drei setzen.
Da gehen wir.
Nun haben wir unseren abgeflachten Vektor und der Abflachungsschritt ist abgeschlossen.
Perfekt.
Nun kümmern wir uns um den LCN-Teil.
So wie Sie es verstanden haben, nimmt der LSD den abgeflachten Vektor als Eingabe auf.
Dieser eindimensionale Vektor von drei zwei mal drei mal drei Elementen.
Für den icn ist es also schon fertig und gut vorbereitet.
Das Team ist nun bereit, diesen Flaten-Vektor als Eingaben zu verwenden, und daher können wir unsere LACMA und Eingaben als Argument
nehmen, wenn zuerst X bereit ist.
FLATOW Und Vektor, das ist dieser Röntgenstrahl, den wir gerade erweitert haben.
Aber auch und hier kommt der Ärger ins Spiel.
Wir müssen H x und z x setzen.
Wir können ha-Satan hier als X verwenden, weil wir diese Trennungen von den ursprünglichen Eingabeargumenten
der Vorwärtsfunktion vorgenommen haben.
Also hat LACMA X den Plattenvektor nach den vier Faltungen und alle in der Zellnotiz verborgenen Vektor.
Also los geht's.
Dann dürfen wir das Selbst nicht vergessen, da LSD eine Variable oder Funktion ist, also
eine an das Objekt selbst angehängte Variable und ein CM, und dies führt tatsächlich zu insgesamt zwei Ausgaben, die
die Ausgangsknoten und die Ausgangstöne sind.
Es ist also aktuell und daher können wir H. aktualisieren.
X y und z x die Zellknoten, da dies genau die Ausgabe dieses NCM ist.
Großartig.
Also sind wir jetzt fast fertig.
Jetzt, da wir die Ausgaben der Abbildung haben, müssen wir die nützliche Ausgabe erhalten,
da eigentlich nur die versteckten Noten nützlich sind. Daher werden wir es bis dahin wieder X
erhalten, und X ist jetzt gleich dem ersten Element des Ausgabeabtastens der USA ist ein X gleich.
Und wir sind fast fertig.
Denken Sie daran, dass wir zwei Hirn, ein Gehirn für den Schauspieler in einem Raum für den Kritiker haben.
Und deshalb müssen wir Signale ausgeben, um das Ausgangssignal des Schauspielers und das Ausgangssignal des
Kritikers zurückzugeben.
Deshalb geben wir nun diese beiden Ausgangssignale zurück und wie können wir das tun.
Das ist sehr einfach.
Wir müssen einfach unsere linearen Verbindungen nehmen, aber getrennt davon ist dies eine lineare Verbindung des Kritikers und
die vollständige Verbindung des Schauspielers.
Wir haben jede dieser Verbindungen auf den Ausgang X angewendet, der ein nützlicher Ausgang des LACMA ist
und nur das Ausgangssignal sein wird.
Also los geht's.
Machen wir das.
Wir nehmen zuerst selbst oder Objekt, dann bekommen wir die lineare Verbindung des Kritikers, die Kritiker ist, und
diese Kolinearität, die wir auf das Ausgangssignal X des CM anwenden, und dann nehmen wir dasselbe wieder und dann nehmen
wir die lineare Verbindung des Schauspielers Welches ist Schauspieler und es ist Colinear, was dasselbe gilt
für x.
Da gehen wir also das ist die Hauptsache, die wir brauchen.
Aber dann werden wir auch die Spitze von Ajax an einen Knoten zurückgeben und X sehen, um den Knoten zu verkaufen,
weil wir sie später und den Retro-Look des LCN verwenden werden.
Alles klar perfekt.
Jetzt sind wir mit dem Gehirn fertig.
Oder sollte ich die Gehirne sagen, weil wir tatsächlich zwei Gehirne für den Schauspieler und einen Kritiker gemacht haben.
Glückwunsch, dass Sie mit dem Verstand den achten Platz erreicht haben.
Ich hoffe, das war nicht zu überwältigend, um bei CNN und Anniston kombiniert zu werden, aber die gute Nachricht ist,
dass wir wirklich mit dem besten und leistungsfähigsten Modell arbeiten.
Also los geht's.
Mit diesem ersten Familienmodell haben wir es tatsächlich geschafft.
Y.
Deshalb werden wir uns in den nächsten zwei Schritten um den Optimierer kümmern, da wir einen separaten
Optimierer erstellen werden.
Wir werden nicht jede Codezeile abschneiden, da viele davon aus den Forschungsarbeiten stammen und dies
ist eigentlich ziemlich konkret.
Und wenn wir auf die Details dieses Optimierers
eingehen, könnte dies für den nächsten Schritt ein
wenig zu überwältigend sein sehen.
Vertrauen Sie mir also, dass Sie dafür etwas Energie behalten möchten.
Und deshalb werden wir nicht zu viel Zeit dafür aufwenden.
Trotzdem werde ich den Code erweitern und Sie werden die ganze Idee hinter dieser Optimierung verstehen.
Herzlichen Glückwunsch noch einmal, dass Sie diese Aktivitätsklasse erstellt haben, und wir sehen uns im nächsten Statoil 290-Optimierer.
Bis dahin genieße ich