Cześć i witajcie na tej ścieżce do Torro, teraz zamierzamy wykonać funkcję do
przodu, która będzie przekazywać sygnał przez cały mózg od samego początku, z obrazami wejściowymi do wyjść,
które będą zawierać kluczowe wartości dla aktora i wartość de, która jest wartością przyjętą przez funkcję
dla krytyka.
Będzie to bardzo podobne do tego, co zrobiliśmy dla Dume, ale tym razem coś się zmieni.
Zmieniające to zmieni to.
Teraz mamy ilustrację w mózgu.
Dlatego wszyscy musimy zrobić coś więcej, aby propagować sygnał i zachować ostrożność.
Drugą rzeczą mniej ważną, ale wciąż zmieniającą się w porównaniu do poprzedniej,
jest to, że nie będziemy używać prawdziwej funkcji aktywacji, ponieważ znamy nieliniową funkcję
aktywacji, ale zamierzamy użyć toalety, która jest bardziej wyrafinowana funkcjonować.
Zobaczysz, że w przeszłości mówimy o mentacji.
Zróbmy więc tę funkcję zacznijmy od śmierci.
Jest to właściwie ostatnia funkcja tej wyklętanej klasy.
Więc nazwiemy to jak Einstein, a ta czwarta funkcja zabierze sobie obiekt, ponieważ
użyjemy obiektów i danych wejściowych.
Tak ważne jest zrozumienie, jakie będą te dane wejściowe.
Będą to nie tylko obrazy wejściowe, które te dane wejściowe będą zawierać również ukryte węzły i
węzły komórkowe tego samego.
Dlatego chciałem podkreślić, że niektóre rzeczy się teraz zmienią.
Zasadniczo rozważamy funkcję przekazania Internetu i węzłów komórki na liście.
A mówiąc o nich, teraz, co zamierzamy zrobić, to oddzielić te dwa elementy tego argumentu od przedstawienia funkcji
naprzód i jak je rozdzielić.
Cóż, możemy sobie przypomnieć nowego Wojewodę, który będzie obrazem wejściowym.
W ten sposób powstały obrazy wejściowe i rozdzielamy je z przewróconymi H x i C X, które są świątynią
ukrytych stanów i stanów komórek w Koloseum.
Zatem H x inne stany i C X to stany południowe.
W porządku i to będzie równa wartości wejściowej, która jest tutaj tym argumentem.
Teraz dokonaliśmy tej separacji i dlatego możemy zacząć rozprzestrzeniać sygnał
w całym mózgu i aby to osiągnąć otrzymamy kolejno różne warstwy od pierwszego
do ostatniego, korzystając z naszych połączeń, czyli zwojów połączenia LACMA i połączenie liniowe tutaj
pełne połączenia.
Zróbmy to.
Teraz będzie tak samo jak wcześniej.
Dostaniemy pierwszą warstwę, którą nazwiemy X i otrzymamy pierwszą warstwę, której potrzebujemy do propagowania sygnału z
sygnałów wejściowych do tej pierwszej warstwy i dlatego musimy użyć pierwszego splotu, ponieważ jest
to pierwsza splotka. który propaguje sygnał z obrazów wejściowych do pierwszej warstwy.
Więc to, co teraz zrobimy, to skopiujemy to, ponieważ jest to pierwsza splot, jaki mieliśmy
tutaj, i stosujemy tę pierwszą splot do naszych obrazów wejściowych, które są teraz odpowiednimi wejściami i które otrzymujemy, które
propagują sygnał z obrazów wejściowych do pierwsza warstwa.
Ale teraz pamiętajmy, że musimy użyć nieliniowej funkcji aktywacji, aby przełamać liniowość, aby móc nauczyć
się nieliniowych relacji w obrazach, i do tego będziemy używać, gdy powiedzieliśmy o funkcji aktywacji, którą
zamierzamy osiągnąć. zobacz teraz i to przez dotyk utknął.
Ale zanim to osiągniemy.
Tak więc, aby to uzyskać, naprawdę musimy wziąć moduł funkcjonalny, który ma
skrót, a następnie to, a następnie pętlę, a następnie umieścić to wszystko w nawiasach, ponieważ chcemy nieliniowo aktywować neurony.
Ta pierwsza warstwa tutaj, którą uzyskaliśmy przez zastosowanie pierwszego splotu na wejściach.
A teraz przejdźmy do pochodni PI Douga, aby zrozumieć, co to jest.
Oto jest.
Możesz więc uzyskać do niej dostęp do pochodni lub slash slash.
A potem to H G i L, a następnie musisz znaleźć nieliniowe aktywacje, a następnie nieliniowe funkcje aktywacji,
które znajdziesz.
Cóż, to jest klasyczne, gdy wiemy, że to tylko zero, a X ma na myśli wykres.
Potem masz sześć, które jest tym.
Więc trochę bardziej wyrafinowany.
A potem idziemy spojrzeć.
A jak widać niebieski jest powtórzeniem plus dodatkowy element.
Tak naprawdę jest to bardziej wyrafinowane.
I to jest ta, której używamy do nieliniowego aktywowania neuronów i różnych warstw.
A tak przy okazji, ta nowa funkcja aktywacji nazywa się wykładniczą w ich jednostce.
Więc idziemy.
Nakładamy elu na pierwszą warstwę splotową.
A teraz wszystko będzie łatwe.
Przejdziemy do następnej na propagację sygnału, który pochodzi z pierwszej warstwy
splotu do drugiej warstwy splotowej, którą nazwiemy X, ponieważ w zasadzie właśnie dodajemy X teraz
x jest pierwszym splotem tam.
A przez propagowanie sygnału z pierwszej warstwy splotu do następnej X stanie się następną
warstwą splotową.
I tak, aby propagować sygnał z pierwszej warstwy splotu do drugiej, nie możemy po
prostu skopiować tego i wkleić go tutaj i zastąpić jeden po drugim.
I teraz oczywiście druga splot nie jest stosowany do obrazów wejściowych, ale do X, która jest pierwszą warstwą
splotową, która jest właśnie tutaj.
Wszystko w porządku.
Teraz otrzymujemy nasz drugi splot.
A teraz rozprowadźmy sygnał ponownie z drugiego splotu na trzeci.
I dlatego możemy bezpośrednio skopiować i wkleić tutaj i zastąpić dwa na trzy.
No to jedziemy.
I ostatnia.
Teraz, aby rozpropagować sygnał z trzeciego splotu tam na czwarty i ostatni,
możemy po prostu powtórzyć to tutaj i zastąpić trzy następnymi.
No to jedziemy.
Więc podsumujmy.
Zaczynamy od naszych danych wejściowych.
Zastosujemy pierwszy splot, aby uzyskać tam pierwszy splot.
Następnie nakładamy drugi splot na pierwszą warstwę splotu, aby uzyskać drugą warstwę
splotową.
Następnie zastosujemy ten trzeci splot do drugiego splotu, aby uzyskać trzecią warstwę
splotową.
I na koniec zastosujemy czwarty splot do trzeciego splotu, aby tam otrzymać czwartą
splot.
I w ten sposób sygnał jest propagowany w oku.
Tak więc mamy już sygnał wyjściowy po czterech zwojach, a teraz wiemy,
co robić, aby rozszerzyć ten cały sygnał wyjściowy w jednowymiarowym wektorze.
To jest etap spłaszczania.
Tak więc zaktualizujemy x ponownie x.
Teraz stanie się tym spłaszczonym jednowymiarowym wektorem.
I aby to zrobić, musimy wziąć X, która jest do tej pory czwartą splotową warstwą X, ale potem używamy
funkcji widoku i najpierw wprowadzamy minus jeden, aby powiedzieć, że chcemy jednego wymiaru wektora, a następnie jako drugiego argumentu,
którego potrzebujemy. aby umieścić liczbę elementów w wektorze i to jest pamiętać trzy razy
trzy razy trzy.
I dlatego możemy umieścić tutaj 32 razy trzy razy trzy.
No to jedziemy.
Teraz mamy nasz spłaszczony wektor i kończy się proces spłaszczania.
Idealny.
Teraz zajmijmy się częścią LCN.
Więc jak zrozumiałeś, LSD przyjmuje jako wejście spłaszczony wektor.
Ten jednowymiarowy wektor trzech razy trzy razy trzy elementy.
Więc jest już gotowy i dobrze przygotowany do icn.
Zespół jest teraz gotowy do przyjęcia tego płaskiego wektora jako danych wejściowych, a zatem możemy wziąć naszą LACMA i dane wejściowe jako
argument, że pierwsze X są gotowe.
FLATOW I wektor, który jest tym x-ray, który właśnie rozszerzyliśmy.
Ale także i tutaj pojawia się problem.
Musimy umieścić H x i z x.
I możemy użyć ha-Szatana, zobaczmy tutaj X, ponieważ dokonaliśmy tych separacji od pierwotnych argumentów
wejściowych funkcji forward.
Tak więc LACMA X to wektor wyjściowy płyty po czterech zwojach i wszystkich ukrytych w notatce komórki.
Więc idziemy.
Wtedy nie wolno nam zapomnieć o jaźni, ponieważ LSD jest zmienną lub funkcją, więc zmienna
jest związana z samym obiektem i CM, a to faktycznie powróci do wyjść w sumie z dwóch wyjść, które
będą wyjściowymi węzłami i wyjściowymi dźwiękami.
Tak więc jest to aktualne i dlatego możemy zaktualizować H.
X y i zx węzły komórki, ponieważ tutaj jest dokładnie dane wyjściowe tego NCM.
Świetny.
Tak więc prawie skończyliśmy.
Teraz, gdy mamy wyjścia z ilustracji, potrzebujemy uzyskać użyteczne dane wyjściowe, ponieważ
w rzeczywistości tylko ukryte notatki są użyteczne, a zatem otrzymamy je do tego czasu X
ponownie, a X będzie teraz równe ataxowi pierwszego elementu próbki wyjściowej USA i X równa się.
I prawie skończyliśmy.
Pamiętaj, że mamy dwa mózgi jeden mózg dla aktora w jednym pokoju dla krytyka.
I dlatego musimy wyprowadzać sygnały, aby zwrócić sygnał wyjściowy aktora i sygnał
wyjściowy krytyka.
I dlatego teraz mamy zamiar zwrócić te dwa sygnały wyjściowe i jak możemy to zrobić.
To bardzo proste.
Musimy po prostu wziąć nasze połączenia liniowe, ale oddzielnie, to jest liniowe połączenie krytyka
i pełne połączenie aktora.
I zastosowaliśmy każde z tych połączeń do wyjścia X, które jest użytecznym wyjściem LACMA i będzie
to wszystko, co będzie sygnałem wyjściowym.
Więc idziemy.
Zróbmy to.
Najpierw bierzemy siebie lub obiekt, a następnie uzyskujemy liniowe połączenie krytyka, który jest krytykiem, i to współliniarstwo,
które stosujemy do X sygnału wyjściowego CM, a następnie to samo, co wtedy przyjmujemy siebie, a następnie bierzemy
liniowe połączenie aktora który jest aktorem, a jego współrzędne są tym samym, które stosujemy do
x.
Idziemy tam, to jest główna rzecz, której potrzebujemy.
Ale wtedy również zwrócimy szczyt Ajax do węzła i zobaczymy X, aby sprzedać węzeł, ponieważ
będziemy go później używać i wygląd retro LCN.
Wszystko w porządku.
Więc teraz skończyliśmy z mózgiem.
A może powinienem powiedzieć mózg, ponieważ tak naprawdę stworzyliśmy dwa mózgi dla aktora i jednego krytyka.
Gratuluję ośmiu z mózgami.
Mam nadzieję, że nie było to zbyt przytłaczające, by połączyć się w CNN i Anniston, ale przynajmniej dobrą
wiadomością jest to, że pracujemy z najlepszym i najpotężniejszym modelem.
Więc idziemy.
Zrealizowaliśmy ten pierwszy model rodziny.
Y.
A więc w następnych dwóch toile zajmiemy się optymalizatorem, ponieważ zamierzamy stworzyć
osobny optymalizator.
Nie zamierzamy wycinać każdej linii kodu, ponieważ wiele z nich pochodzi z prac badawczych i
jest to dość specyficzne.
A jeśli zajmiemy się szczegółami tego, co dzieje się z tym optymalizatorem, może to
być trochę zbyt przytłaczające dla tego, co będzie dalej, ponieważ wciąż mamy funkcję pociągu,
która będzie ogromną funkcją i zawiera algorytm, który widzieć.
Zaufaj mi, że chcesz zachować trochę energii na to.
Dlatego nie poświęcamy zbyt wiele czasu na to.
Ale nadal będę rozwijać kod, a zrozumiesz całą ideę stojącą za tą optymalizacją.
Jeszcze raz gratuluję zrobienia tej klasy aktywności, a do zobaczenia w następnym optymizatorze Statoil 290.
Do tego czasu ciesz się.