Olá e seja bem vindo a este caminho no Torro, agora vamos fazer a função de avanço
que irá transmitir propagar o sinal através de todo o cérebro desde o início com as imagens de entrada até
as saídas que conterão os valores-chave para o ator e o valor de valor que é valor tomado pela função
para o crítico.
Então, será bastante parecido com o que fizemos com o Dume, mas desta vez algo mudará.
A alteração vai mudar isso.
Agora temos uma ilustração no cérebro.
Então, todos nós temos que fazer algo mais para propagar o sinal e ter cuidado com isso.
E a outra coisa menos importante, mas ainda assim as mudanças em relação ao anterior
é que não vamos usar uma função de ativação real, como você conhece a função de ativação
não linear, mas vamos usar o loo que é realmente mais sofisticado função.
Você verá que no passado estamos falando de mentação.
Então, vamos fazer isso, vamos fazer essa função, começamos com uma morte.
Na verdade, é a última função desta classe execrada.
Então, vamos chamar isso de frente como Einstein e esta quarta função vai assumir o objeto, porque
vamos usar os objetos e as entradas.
Tão importante para entender o que serão esses insumos.
Estas não serão apenas as imagens de entrada, essas entradas também conterão os nós ocultos e os
nós das células do mesmo.
Então é por isso que queria destacar que algumas coisas vão mudar agora.
Basicamente, estamos considerando a função direta da Internet e os nós de celular da lista.
E falar sobre eles agora o que vamos fazer é separar essas duas entradas desse argumento ao colocar a
função de frente e como podemos separá-los.
Bem, podemos lembrar um novo Voivode que será as imagens de insumos.
Então, essas são imagens de entrada projetadas e as separamos com o derrube H x e C X, que é um templo dos
estados ocultos e os Estados celulares no Coliseu.
Então, H x outros estados e C X são os estados do Sul.
Tudo bem e isso será igual à entrada que é esse argumento aqui.
Então, agora nós fizemos essa separação e, portanto, podemos começar a propagar o sinal
em todo o cérebro e para fazer isso, vamos conseguir camadas sucessivamente diferentes do primeiro para
o último, usando nossas conexões que são as convoluções da conexão LACMA e A conexão linear aqui as
conexões completas.
Então vamos fazer isso.
Agora, será o mesmo que antes.
Nós vamos conseguir a nossa primeira camada, que vamos chamar X e obter esta primeira camada, precisamos propagar o
sinal das entradas para esta primeira camada e, portanto, precisamos usar a primeira convolução porque é
a primeira convolução que propaga o sinal das imagens de entrada para a primeira camada.
Então, o que vamos fazer agora é copiar isto porque esta é a primeira convolução que tivemos aqui
e aplicamos essa primeira convolução às nossas imagens de entrada que são agora as entradas certas e que obtemos que propaga
o sinal das imagens de entrada para a primeira camada.
Mas agora lembre-se de que precisamos usar uma função de ativação não linear para quebrar a linearidade para
poder aprender as relações não-lineares dentro das imagens e, para isso, vamos usar como dissemos a função de
ativação que estamos prestes a Veja agora mesmo e por contato preso.
Mas antes disso vamos entender.
Então, para obtê-lo, é como se tomássemos o módulo funcional que tem um atalho e,
em seguida, um loop e, em seguida, colocamos tudo isso entre parênteses porque queremos ativar os neurônios de forma não linear.
Esta primeira camada aqui que obtivemos aplicando a primeira convolução nas entradas.
Então, vamos agora para a torunda PI Doug para entender o que é.
Aqui está.
Então, você pode acessá-lo na tocha presa ou cortada.
E, em seguida, que H G e L e, em seguida, você precisa encontrar ativações não-lineares e, em seguida, as funções de ativação
não-linear que você encontrará.
Bem, realmente é o clássico quando sabemos que é apenas um máximo de zero e X você tem o gráfico em mente.
Então você tem seis que é esse.
Então, um pouco mais sofisticado.
E então nós vamos, nós temos uma aparência.
E como você pode ver o azul é um refazer mais um elemento adicional.
Então, é como um realmente mais sofisticado.
E assim é esse o que usamos para ativar não-linearmente os neurônios e as diferentes camadas.
E, a propósito, esta nova função de ativação é chamada exponencial em sua unidade.
Então vamos lá.
Nós aplicamos o elu na primeira camada convolucional.
E agora as coisas vão ser fáceis.
X porque, basicamente, estamos apenas adicionando X agora x é o primeiro convolucional lá.
Vamos prosseguir para a próxima propagação do sinal que é da primeira camada convolucional para a
segunda camada convolucional que chamaremos de
E, ao propagar o sinal da primeira camada convolucional para a próxima, X se tornará a
próxima camada convolucional.
E, para propagar o sinal da primeira camada convolucional para a segunda, não
podemos simplesmente copiar isso e colá-lo aqui e substituir um por dois.
E agora, é claro, a segunda convolução não é aplicada às imagens de entrada, mas a X é a
primeira camada convolucional que está aqui.
Tudo bem perfeito.
Agora chegamos a nossa segunda convolução.
E agora vamos propagar o sinal novamente do segundo convolucional lá para o terceiro.
E, portanto, podemos copiar diretamente isso e colá-lo aqui e substituir dois por três.
Aqui vamos nós.
E o último.
Agora, para propagar o sinal do terceiro convolutivo lá para o quarto e
o último, podemos copiar isso novamente aqui e substituir três por quatro.
Aqui vamos nós.
Então vamos recapitular.
Começamos com as nossas entradas.
Aplicamos a primeira convolução para obter o primeiro convolutivo lá.
Em seguida, aplicamos a segunda convolução na primeira camada de convolução para obter a segunda
camada convolucional.
Em seguida, aplicamos esta terceira convolução ao segundo convolucional lá para obter a terceira
camada convolucional.
E finalmente aplicamos a quarta convolução ao terceiro convolucional lá para obter o quarto convolucional
lá.
E é assim que o sinal se propaga pelos olhos do olho.
Então, vamos lá, temos agora o sinal de saída após as quatro convoluções e agora
sabemos o que fazer, precisamos expandir esse sinal de saída inteiro em um vetor unidimensional.
Esse é o passo aplanante.
Então, vamos atualizar x x novamente.
Agora, isso se tornará este vetor unidimensional achatado.
E para fazer isso, é o mesmo que precisamos tomar X, que é até agora a quarta camada convolucional X, mas
depois usamos uma função de exibição e primeiro colocamos menos um para dizer que queremos vetor unidimensional e, em seguida, como um
segundo argumento que precisamos para colocar o número de elementos no vetor e isso é lembrar três
duas vezes três vezes três.
E, portanto, podemos colocar aqui 32 vezes três vezes três.
Aqui vamos nós.
Agora, temos nosso vetor achatado e o passo de achatamento é feito.
Perfeito.
Agora vamos cuidar da parte LCN.
Então, como você entendeu, o LSD toma como entrada o vetor achatado.
Este vetor unidimensional de três duas vezes três vezes três elementos.
Então, já está pronto e bem preparado para o icn.
A equipe agora está pronta para levar este vetor Flaten como entradas e, portanto, podemos levar nossa LACMA e entradas como
o primeiro argumento do argumento está pronto.
FLATOW E vetor que é este raio x aqui que acabamos de expandir.
Mas também e é aí que o problema entra em jogo.
Precisamos colocar H x e z x.
E podemos usar ha-Satanás ver X aqui porque fizemos essas separações dos argumentos de entrada
originais da função de avanço.
Então, LACMA X o vetor de saída das platinas após as quatro convoluções e todas as escondidas na nota da célula.
Então vamos lá.
Então, não devemos esquecer o eu porque o LSD é uma variável ou função, portanto, uma variável
anexada ao próprio objeto e um CM e isso retornará às saídas um total de duas saídas, que serão os nós
de saída e os sons de saída.
Então, na verdade, é tópico e, portanto, podemos atualizar H.
X y e z x os nós das células porque é exatamente essa a saída deste NCM aqui.
Ótimo.
Então, quase terminamos agora.
Agora que temos as saídas da ilustração, precisamos obter o resultado útil porque, na verdade,
apenas as notas ocultas são úteis e, portanto, vamos obtê-lo até então X novamente e X será
agora igual ao atax o primeiro elemento da amostra de saída dos EUA e um X é igual.
E estamos quase finalizados.
Lembre-se de que temos dois cérebros um cérebro para o ator em uma sala para o crítico.
E, portanto, temos que produzir sinais para retornar o sinal de saída do ator e o sinal de
saída do crítico.
E, portanto, agora o que vamos fazer é retornar esses dois sinais de saída e como podemos fazer isso.
Bem, isso é muito fácil.
Nós simplesmente precisamos levar nossas conexões lineares, mas separadamente, isso é uma conexão linear do crítico e que
a conexão completa do ator.
X que é uma saída útil da LACMA e isso será tudo o que será o sinal de saída.
E aplicamos cada uma dessas conexões à saída
Então vamos lá.
Vamos fazer isso.
Nós primeiro nos levamos a si mesmos ou a um objeto, então nós conseguimos a conexão linear do crítico que é
crítico e este colinear que aplicamos a X o sinal de saída do CM e então o mesmo nós nos levamos de novo
então e depois tomamos a conexão linear do ator que é ator e é colinear são o mesmo que aplicamos
para x.
Lá vamos, então é a principal coisa que precisamos.
Mas então, também vamos retornar o topo do Ajax para um nó e ver o X para vender o nó, porque
nós os usaremos mais tarde e o olhar retro do LCN.
Tudo bem perfeito.
Então, acabamos com o cérebro.
Ou devo dizer o cérebro porque realmente fizemos dois cérebros um para o ator e um crítico.
Então, parabéns por fazer o oitavo com os cérebros.
Espero que não tenha sido muito irresistível combinar na CNN e em Anniston, mas pelo menos a boa notícia é
que estamos realmente trabalhando com o modelo melhor e mais poderoso.
Então vamos lá.
Na verdade, estamos com esse primeiro modelo de família.
Y.
E assim, nos próximos dois anos, vamos cuidar do otimizador porque vamos fazer
um otimizador separado.
Não vamos cortar cada linha de código porque muito disso vem dos trabalhos de pesquisa
e isso é muito específico.
função de trem para criar qual será uma função enorme e que contém o algoritmo que nós Vejo.
E se nós entramos nos detalhes profundos sobre o que está acontecendo com esse otimizador, isso pode
ser um pouco demais para o que acontecerá depois porque ainda temos a
Então confie em mim, você quer manter energia para isso.
E, portanto, não passaremos muito tempo nisso.
Mas ainda vou expandir o código e você entenderá toda a idéia por trás dessa otimização.
Então fique feliz em fazer essa classe de atividade e eu vou ver você no próximo otimizador Statoil 290.
Até então, aprecie I.