Salve e benvenuti a questo percorso in Torro ora faremo in modo che la funzione forward
che inoltrerà propagherà il segnale attraverso tutto il cervello fin dall'inizio con le immagini di input fino alle
uscite che conterranno i valori chiave per l'attore e il de-value che è il valore assunto dalla funzione
per il critico.
Quindi sarà abbastanza simile a quello che abbiamo fatto per Dume, ma stavolta qualcosa cambierà.
L'emendamento cambierà questo.
Ora abbiamo un'illustrazione nel cervello.
Quindi dobbiamo fare qualcosa di più per propagare il segnale e fare attenzione.
E l'altra cosa è meno importante, ma comunque i cambiamenti rispetto a prima sono
che non useremo una vera funzione di attivazione come sai la funzione di attivazione non lineare,
ma useremo il gabinetto che è in qualche modo più sofisticato funzione.
Vedrai che in passato stiamo parlando di mentalità.
Facciamo così, facciamo questa funzione, iniziamo con una morte.
In realtà è l'ultima funzione di questa classe esecraiata.
Quindi lo chiameremo avanti come Einstein e questa quarta funzione prenderà di sè l'oggetto perché
useremo gli oggetti e gli input.
È così importante capire che cosa saranno questi input.
Queste non saranno solo le immagini di input, questi input conterranno anche i nodi nascosti e i
nodi di cella della stessa.
Ecco perché volevo sottolineare che alcune cose stanno per cambiare ora.
Fondamentalmente stiamo considerando la funzione forward di Internet e dei nodi cellulari della lista.
E parlando di loro ora ciò che faremo è separare questi due input di questo argomento nel mettere la
funzione forward e come possiamo separarli.
Bene, possiamo ricordare un nuovo Voivode che sarà l'input delle immagini.
Quindi sono progettate immagini di input e le separiamo con il rovesciamento di H x e C X, che è un tempio degli
stati nascosti e degli stati delle celle al Colosseo.
Quindi H x altri stati e C X sono gli stati del Sud.
Va bene e questo sarà uguale all'input che è questo argomento qui.
Così ora abbiamo fatto quella separazione e quindi possiamo iniziare a propagare il
segnale in tutto il cervello e per fare questo avremo successivamente strati diversi dal primo
all'ultimo usando le nostre connessioni che sono le convoluzioni della connessione LACMA e la connessione lineare qui
le connessioni complete.
Quindi facciamolo.
Ora sarà lo stesso di prima.
Otterremo il nostro primo livello che chiameremo X e otterremo questo primo strato che dobbiamo propagare il
segnale dagli input a questo primo strato e quindi dobbiamo usare la prima convoluzione perché
è la prima convoluzione che propaga il segnale dalle immagini di input al primo strato.
Quindi quello che faremo ora è copiare questo perché questa è la prima convoluzione che abbiamo avuto qui
e applichiamo questa prima convoluzione alle nostre immagini di input che ora sono gli input giusti e che otteniamo che propaga
il segnale dalle immagini di input a il primo strato.
Ma ora ricorda che dobbiamo usare una funzione di attivazione non lineare per rompere la linearità per essere
in grado di apprendere le relazioni non lineari all'interno delle immagini e per farlo useremo come abbiamo detto la
funzione di attivazione che stiamo per guarda adesso e questo al tocco bloccato.
Ma prima capiamo.
Quindi per ottenerlo è come se prendessimo il modulo funzionale che ha una scorciatoia
e poi quello e poi un ciclo e poi mettiamo tutto questo in parentesi perché vogliamo attivare non linearmente i neuroni.
Questo primo strato qui che abbiamo ottenuto applicando la prima convoluzione sugli input.
Quindi ora andiamo alla torcia PI Doug per capire di cosa si tratta.
Ecco qui.
Quindi puoi accedervi per torcia bloccato o barra obliqua.
E poi che H G e L e poi devi trovare le attivazioni non lineari e poi le funzioni di attivazione
non lineare che troverai.
Beh, questo è il classico quando sappiamo che è solo un massimo di zero e X hai in mente il grafico.
Allora hai sei che è questo.
Quindi un po 'più sofisticato.
E poi andiamo a dare un'occhiata.
E come puoi vedere il blu è una ripetizione più un elemento aggiuntivo.
Quindi è davvero più sofisticato.
E questo è quello che usiamo per attivare nonlentamente i neuroni e i diversi strati.
E dal modo in cui questa nuova funzione di attivazione è chiamata esponenziale nella loro unità.
Quindi eccoci.
Applichiamo l'elu sul primo strato convoluzionale.
E ora le cose saranno facili.
in pratica stiamo solo aggiungendo X ora x è il primo convoluzionale lì.
Passeremo al prossimo per la propagazione del segnale che è dal primo strato convoluzionale al secondo
strato convoluzionale che chiameremo X perché
E propagando il segnale dal primo strato convoluzionale al successivo X diventerà il
prossimo strato convoluzionale.
E quindi per propagare il segnale dal primo strato convoluzionale al secondo non
possiamo semplicemente copiare questo e incollarlo qui e sostituirlo uno a due.
E ora, naturalmente, la seconda convoluzione non viene applicata alle immagini di input, ma a X che è il primo
strato convoluzionale che è proprio qui.
Va bene perfetto.
Ora otteniamo il nostro secondo convoluzionale lì.
E ora propagiamo nuovamente il segnale dal secondo convoluzionale al terzo.
E quindi possiamo copiare direttamente questo e incollarlo qui e sostituirlo due a tre.
Eccoci.
E l'ultimo.
Ora per propagare il segnale dal terzo convoluzionale al quarto e all'ultimo, possiamo
solo copiare di nuovo qui e sostituire tre di seguito quattro.
Eccoci.
Quindi ricapitoliamo.
Iniziamo con i nostri input.
Applichiamo la prima convoluzione per ottenere lì il primo convoluzionale.
Quindi applichiamo la seconda convoluzione al primo strato di convoluzione per ottenere il secondo
strato convoluzionale.
Quindi applichiamo questa terza convoluzione al secondo convoluzionale per ottenere il terzo
strato convoluzionale.
E infine applichiamo la quarta convoluzione al terzo convoluzionale per ottenere lì il quarto
convoluzionale.
Ed è così che il segnale viene propagato attraverso gli occhi degli occhi.
Quindi eccoci ora che abbiamo il segnale di uscita dopo le quattro convoluzioni e ora
sappiamo cosa fare per espandere questo intero segnale di uscita in un vettore dimensionale.
Questo è il passo dell'appiattimento.
Quindi aggiorneremo x di nuovo x.
Ora diventerà questo vettore unidimensionale appiattito.
E per fare questo è lo stesso che dobbiamo prendere X, che è finora il quarto strato convoluzionale X, ma poi usiamo
una funzione di visualizzazione e per prima cosa abbiamo messo meno uno per dire che vogliamo un vettore dimensionale e quindi come secondo
argomento abbiamo bisogno per mettere il numero di elementi nel vettore e questo è ricordato tre due
volte tre volte tre.
E quindi possiamo mettere qui 32 volte tre volte tre.
Eccoci.
Ora abbiamo il nostro vettore appiattito e la fase di appiattimento è completata.
Perfezionare.
Ora prendiamoci cura della parte LCN.
Quindi, come hai capito, l'LSD prende come input il vettore appiattito.
Questo vettore unidimensionale di tre due volte tre volte tre elementi.
Quindi è già pronto e ben preparato per il icn.
Il team è ora pronto per prendere questo vettore Flaten come input e quindi possiamo prendere il nostro LACMA e gli input
come argomento prima che X sia pronto.
FLATOW E vettore che è questa radiografia qui che abbiamo appena ampliato.
Ma anche ed è qui che entra in gioco il problema.
Dobbiamo inserire H x e z x.
E possiamo usare ha-Satan per vedere X qui perché abbiamo fatto le separazioni dagli argomenti di
input originali della funzione forward.
Quindi LACMA X il vettore di output delle piastre dopo le quattro spire e tutto il nascosto nella nota della cella.
Quindi eccoci.
Quindi non dobbiamo dimenticare il sé perché l'LSD è una variabile o funzione, quindi una variabile collegata
all'oggetto stesso e un CM e questo in realtà restituirà alle uscite un totale di due uscite che saranno i nodi
di output e i suoni in uscita.
Quindi è in realtà di attualità e quindi possiamo aggiornare H.
X y e z x i nodi della cella perché è esattamente l'output di questo NCM qui.
Grande.
Quindi abbiamo quasi finito adesso.
Ora che abbiamo le uscite dell'illustrazione abbiamo bisogno di ottenere l'output utile perché in realtà
solo le note nascoste sono utili e quindi avremo di nuovo X e X sarà ora
uguale a quello del primo elemento del campione di output degli Stati Uniti una X è uguale.
E abbiamo quasi finito.
Ricorda che abbiamo due cervelli con un cervello per l'attore in una stanza per il critico.
E quindi dobbiamo emettere segnali per restituire il segnale di uscita dell'attore e il segnale di
uscita del critico.
E quindi ora quello che faremo è restituire questi due segnali di uscita e come possiamo farlo.
Bene, è molto facile.
Abbiamo semplicemente bisogno di prendere le nostre connessioni lineari ma separatamente che è una connessione lineare del critico e
che la piena connessione dell'attore.
X che è un utile output del LACMA e che sarà tutto ciò che sarà il segnale di uscita.
E abbiamo applicato ciascuna di queste connessioni all'uscita
Quindi eccoci.
Facciamolo.
Prima prendiamo il sé o l'oggetto, poi otteniamo la connessione lineare del critico che è critico e
questa colinea che applichiamo a X il segnale in uscita il CM e poi ci riprendiamo e poi
prendiamo la connessione lineare dell'attore che è attore ed è colineare sono le stesse che applichiamo
a x.
Eccoci qua, questa è la cosa principale di cui abbiamo bisogno.
Ma poi restituiremo la parte superiore di Ajax a un nodo e vedremo X per vendere il nodo perché
li utilizzeremo in un secondo momento e l'aspetto retro dell'LCN.
Va bene perfetto.
Quindi ora abbiamo finito con il cervello.
O dovrei dire il cervello perché in realtà abbiamo creato due cervelli per l'attore e un critico.
Quindi congratulazioni per aver fatto l'ottava con il cervello.
Spero che non sia stato travolgente da combinare alla CNN e ad Anniston, ma almeno la buona notizia è
che stiamo lavorando davvero con il modello migliore e più potente.
Quindi eccoci.
In realtà, abbiamo finito con questo primo modello di famiglia.
Y.
E così nei prossimi due toile ci prenderemo cura dell'ottimizzatore perché stiamo andando a fare
un ottimizzatore separato.
Non stiamo andando a tagliare ogni riga di codice perché molti provengono dai documenti di ricerca e questo
è in realtà piuttosto specifico.
del treno per fare quale sarà una funzione enorme e che contiene l'algoritmo che noi vedere.
E se andiamo nei dettagli di quello che sta succedendo con questo ottimizzatore questo potrebbe essere un
po 'troppo travolgente per quello che succederà dopo perché abbiamo ancora la funzione
Quindi credimi, vuoi mantenere un po 'di energia per quello.
E quindi non passeremo troppo tempo su questo.
Ma continuerò ad espandere il codice e capirai l'idea alla base di questa ottimizzazione.
Quindi congratulazioni nuovamente per aver reso questa lezione di classe e ci vediamo nel prossimo ottimizzatore Statoil 290.
Fino ad allora mi godo I.