Halo dan selamat datang di jalur ini ke Torro sekarang kita akan membuat
fungsi maju yang akan meneruskan menyebarkan sinyal melalui semua otak dari awal dengan gambar input hingga
output yang akan berisi nilai-nilai kunci untuk aktor dan de-value yaitu nilai yang diambil oleh fungsi
untuk kritik.
Jadi itu akan sangat mirip dengan apa yang kami lakukan untuk Dume tetapi kali ini sesuatu akan berubah.
Mengubah akan mengubah itu.
Sekarang kita punya ilustrasi di otak.
Jadi kita semua harus melakukan sesuatu yang lebih untuk menyebarkan sinyal dan berhati-hati dengan itu.
Dan hal lain yang kurang penting tetapi perubahan yang dibandingkan dengan sebelumnya adalah
bahwa kita tidak akan menggunakan fungsi aktivasi nyata seperti yang Anda tahu fungsi aktivasi
nonlinear tetapi kita akan menggunakan toilet yang agak canggih fungsi.
Anda akan melihat bahwa di masa lalu kita berbicara tentang mentasi.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita buat fungsi ini kita mulai dengan kematian.
Ini sebenarnya fungsi terakhir dari kelas yang dieksekusi ini.
Jadi kita akan menyebutnya maju seperti Einstein dan fungsi keempat ini akan mengambil sendiri objek karena
kita akan menggunakan objek dan input.
Sangat penting untuk memahami apa yang akan menjadi input ini.
Ini tidak hanya akan menjadi gambar input input ini juga akan berisi node tersembunyi dan
node sel yang sama.
Jadi itu sebabnya saya ingin menyoroti bahwa beberapa hal akan berubah sekarang.
Pada dasarnya kami mempertimbangkan fungsi penerusan Internet dan sel node dari daftar.
Dan berbicara tentang mereka sekarang apa yang akan kita lakukan adalah memisahkan kedua masukan dari argumen ini dalam mengedepankan fungsi
dan bagaimana kita dapat memisahkan mereka.
Yah kita bisa mengingat Voivode baru yang akan menjadi input gambar.
Jadi itulah gambar input yang dirancang dan kami memisahkannya dengan menjatuhkan H x dan C X yang merupakan kuil
negara tersembunyi dan negara sel di Coliseum.
Jadi H x negara bagian lain dan C X adalah negara bagian Selatan.
Baiklah dan itu akan sama dengan input yang menjadi argumen di sini.
Jadi sekarang kita membuat pemisahan itu dan oleh karena itu kita dapat mulai menyebarkan
sinyal ke seluruh otak dan untuk itu kita akan mendapatkan lapisan yang berbeda berturut-turut dari yang
pertama ke yang terakhir dengan menggunakan koneksi kita yang merupakan konvolusi dari koneksi LACMA dan koneksi linier di
sini koneksi penuh.
Jadi mari kita lakukan ini.
Sekarang akan sama seperti sebelumnya.
Kita akan mendapatkan lapisan pertama kita yang akan kita panggil X dan mendapatkan lapisan pertama ini kita perlu
menyebarkan sinyal dari input ke lapisan pertama ini dan karena itu kita perlu menggunakan konvolusi pertama
karena ini adalah konvolusi pertama yang menyebarkan sinyal dari gambar input ke lapisan pertama.
Jadi yang akan kita lakukan sekarang adalah menyalin ini karena ini adalah lilitan pertama yang kami miliki di
sini dan kami menerapkan lilitan pertama ini ke gambar input kami yang sekarang merupakan input yang tepat dan yang kami dapatkan
yang menyebarkan sinyal dari gambar input ke lapisan pertama.
Tapi sekarang ingat kita harus menggunakan fungsi aktivasi nonlinear untuk memecah linearitas agar dapat mempelajari hubungan
non-linear di dalam gambar dan untuk melakukan ini kita akan menggunakan seperti yang kita katakan fungsi
aktivasi yang akan lihat sekarang dan itu dengan sentuhan macet.
Tapi sebelum itu mari kita dapatkan.
Jadi untuk mendapatkannya rasanya benar-benar kita mengambil modul fungsional yang memiliki jalan pintas dan
kemudian itu dan kemudian loop dan kemudian kita meletakkan semua ini dalam tanda kurung karena kita ingin mengaktifkan neuron secara nonlinier.
Lapisan pertama ini yang kami dapatkan dengan menerapkan konvolusi pertama pada input.
Jadi sekarang mari kita pergi ke obor PI Doug untuk memahami apa itu.
Ini dia.
Jadi Anda bisa mengaksesnya dengan obor yang macet atau garis miring.
Dan kemudian HG dan L dan kemudian Anda harus menemukan aktivasi non-linear dan kemudian fungsi aktivasi nonlinier Anda
akan temukan.
Ya benar itu klasik ketika kita tahu itu hanya maksimal nol dan X Anda memiliki grafik dalam pikiran.
Maka Anda memiliki enam yang ini.
Jadi sedikit lebih canggih.
Dan kemudian kita pergi, kita melihat.
Dan seperti yang Anda lihat biru adalah redo plus elemen tambahan.
Jadi rasanya lebih canggih kok.
Dan itulah yang kami gunakan untuk mengaktifkan neuron dan lapisan yang berbeda secara nonlinier.
Dan omong-omong fungsi aktivasi baru ini disebut eksponensial di unit mereka.
Jadi begitulah.
Kami menerapkan elu pada lapisan konvolusional pertama.
Dan sekarang segalanya akan mudah.
Kita akan melanjutkan ke propagasi berikutnya untuk sinyal yang dari lapisan konvolusional pertama ke
lapisan konvolusional kedua yang akan kita sebut X karena pada dasarnya kita hanya menambahkan X sekarang x
adalah konvolusional pertama di sana.
Dan dengan menyebarkan sinyal dari lapisan konvolusional pertama ke X berikutnya akan menjadi lapisan
convolutional berikutnya.
Jadi untuk menyebarkan sinyal dari lapisan konvolusional pertama ke yang kedua kita tidak bisa
begitu saja menyalin ini dan menempelkannya di sini dan mengganti satu per dua.
Dan sekarang tentu saja konvolusi kedua tidak diterapkan pada gambar input tetapi pada X yang merupakan lapisan konvolusional
pertama yang ada di sini.
Baiklah, sempurna.
Sekarang kita mendapatkan convolutional kedua kita di sana.
Dan sekarang mari kita menyebarkan sinyal lagi dari konvolusional kedua ke yang ketiga.
Dan karena itu kita dapat langsung menyalin ini dan menempelkannya di sini dan mengganti dua dengan tiga.
Itu dia.
Dan yang terakhir.
Sekarang untuk menyebarkan sinyal dari konvolusional ketiga di sana ke yang keempat dan yang terakhir kita
tinggal menyalin ini lagi di sini dan ganti tiga dengan datang empat.
Itu dia.
Jadi mari kita rekap.
Kami mulai dengan masukan kami.
Kami menerapkan konvolusi pertama untuk mendapatkan konvolusi pertama di sana.
Kemudian kita menerapkan konvolusi kedua ke lapisan konvolusi pertama untuk mendapatkan lapisan konvolusional
kedua.
Kemudian kita menerapkan konvolusi ketiga ini ke konvolusional kedua di sana untuk mendapatkan lapisan konvolusional
ketiga.
Dan akhirnya kami menerapkan konvolusi keempat ke konvolusional ketiga di sana untuk mendapatkan konvolusi keempat di
sana.
Dan itulah bagaimana sinyal disebarkan ke seluruh mata.
Jadi begitulah kita sekarang memiliki sinyal output setelah empat konvolusi dan sekarang kita tahu apa
yang harus dilakukan kita perlu memperluas seluruh sinyal output ini dalam vektor satu dimensi.
Itu langkah mendatar.
Jadi kita akan memperbarui x lagi x.
Sekarang akan menjadi vektor satu dimensi yang rata ini.
Dan untuk melakukan ini itu sama kita perlu mengambil X yang sejauh ini adalah lapisan konvolusional keempat X tetapi kemudian
kita menggunakan fungsi view dan pertama-tama kita menempatkan minus satu untuk mengatakan bahwa kita ingin satu vektor dimensi dan kemudian sebagai
argumen kedua kita perlu untuk menempatkan jumlah elemen dalam vektor dan itu ingat tiga dua
kali tiga kali tiga.
Dan karena itu kita dapat menempatkan di sini 32 kali tiga kali tiga.
Itu dia.
Sekarang kita memiliki vektor rata dan langkah mendatarnya selesai.
Sempurna.
Sekarang mari kita urus bagian LCN.
Jadi seperti yang Anda pahami, LSD mengambil input vektor yang diratakan.
Ini vektor satu dimensi dari tiga dua kali tiga kali tiga elemen.
Jadi sudah siap dan disiapkan untuk ICN.
Tim sekarang siap untuk mengambil vektor Flaten ini sebagai input dan oleh karena itu kita dapat mengambil LACMA dan input
kita sebagai argumen pertama X siap.
FLATOW Dan vektor x ray di sini yang baru saja kita kembangkan.
Tetapi juga dan di sanalah masalahnya muncul.
Kita harus meletakkan H x dan z x.
Dan kita dapat menggunakan ha-Setan lihat X di sini karena kita membuat pemisahan dari argumen input
asli dari fungsi forward.
Jadi LACMA X vektor output platens setelah empat konvolusi dan semua yang tersembunyi dalam catatan sel.
Jadi begitulah.
Maka kita tidak boleh lupa diri karena LSD adalah variabel atau fungsi sehingga variabel yang
melekat pada objek itu sendiri dan CM dan ini benar-benar akan kembali ke output total dua output yang akan
menjadi node output dan output suara.
Jadi itu sebenarnya topikal dan karena itu kami dapat memperbarui H.
X y dan z x node sel karena itulah output dari NCM ini di sini.
Besar.
Jadi kita hampir selesai sekarang.
Sekarang setelah kita memiliki output ilustrasi, kita perlu mendapatkan output yang berguna karena sebenarnya
hanya note yang tersembunyi yang berguna dan oleh karena itu kita akan mendapatkannya pada saat itu X
lagi dan X sekarang akan sama dengan atax elemen pertama dari sampel output AS dan X sama dengan.
Dan kita hampir selesai.
Ingatlah bahwa kita memiliki dua otak, satu otak untuk aktor di satu ruangan untuk kritik.
Dan oleh karena itu kita harus mengeluarkan sinyal untuk mengembalikan sinyal keluaran aktor dan sinyal
keluaran kritik.
Dan karena itu sekarang apa yang akan kita lakukan adalah mengembalikan kedua sinyal keluaran ini dan bagaimana kita dapat melakukannya.
Ya itu sangat mudah.
Kita hanya perlu mengambil koneksi linier kita tetapi secara terpisah itu adalah koneksi linier kritik
dan koneksi penuh aktor.
Dan kami menerapkan masing-masing koneksi ini ke output X yang merupakan output berguna dari LACMA dan hanya
itu yang akan menjadi sinyal output.
Jadi begitulah.
Ayo lakukan.
Pertama-tama kita mengambil diri atau objek kemudian kita mendapatkan koneksi linier dari kritik yang merupakan kritik dan colinear ini
yang kita terapkan pada X sinyal keluaran CM dan kemudian sama kita mengambil diri lagi lalu itu dan kemudian kita
mengambil koneksi linear aktor yang merupakan aktor dan kolinearnya adalah yang sama dengan yang kita terapkan
pada x.
Kita mulai jadi itulah hal utama yang kita butuhkan.
Tapi kemudian kita juga akan mengembalikan bagian atas Ajax ke node dan melihat X untuk menjual node karena
kita akan menggunakannya nanti dan tampilan retro dari LCN.
Baiklah, sempurna.
Jadi sekarang kita sudah selesai dengan otak.
Atau haruskah saya mengatakan otaknya karena kami sebenarnya membuat dua otak satu untuk aktor dan satu kritikus.
Jadi selamat untuk yang kedelapan dengan otak.
Saya harap itu tidak terlalu sulit untuk digabungkan di CNN dan di Anniston tetapi setidaknya kabar baiknya adalah
bahwa kita benar-benar bekerja dengan model terbaik dan paling kuat.
Jadi begitulah.
Kami sebenarnya sudah selesai dengan model keluarga pertama ini itu.
Y.
Jadi dalam dua toile berikutnya kami akan mengurus optimizer karena kami akan membuat
optimizer terpisah.
Kami tidak akan memotong setiap baris kode karena banyak yang berasal dari makalah penelitian dan
ini sebenarnya cukup spesifik.
Dan jika kita masuk ke detail mendalam tentang apa yang terjadi dengan optimizer ini, ini mungkin
agak terlalu berlebihan untuk apa yang akan terjadi selanjutnya karena kita masih memiliki fungsi kereta untuk
dibuat yang akan menjadi fungsi besar dan yang berisi algoritma Lihat.
Jadi percayalah, Anda ingin menyimpan energi untuk itu.
Dan karena itu kita tidak akan menghabiskan terlalu banyak waktu untuk ini.
Tapi saya masih akan memperluas kode dan Anda akan memahami seluruh ide di balik optimalisasi ini.
Jadi selamat lagi untuk membuat kelas kegiatan ini dan sampai jumpa di Statoil 290 optimizer berikutnya.
Sampai kemudian nikmati aku.