Bună ziua și bun venit în această cale în Torro acum vom face funcția de
transmitere care va transmite transmiterea semnalului prin tot creierul de la început cu imaginile de intrare până
la ieșirile care vor conține valorile cheie pentru actor și valoarea de-valoare care este valoarea luată de funcție
pentru critic.
Deci, va fi destul de similar cu ceea ce am făcut pentru Dume, dar de data aceasta ceva se va schimba.
Modificarea va schimba acest lucru.
Acum avem o ilustrație în creier.
Deci, noi toți trebuie să facem ceva mai mult pentru a propaga semnalul și atentă cu asta.
Și celălalt lucru mai puțin important, dar care se schimbă în comparație cu înainte,
este acela că nu vom folosi o funcție de activare reală, deoarece cunoașteți funcția de activare
neliniare, dar vom folosi un joc care este într-adevăr mai sofisticat funcţie.
Veți vedea că în trecut vorbim de mentăre.
Deci, hai să facem această funcție, începem cu o moarte.
Este de fapt ultima funcție a acestei clase exacte.
Așa că o vom numi înainte ca Einstein și această a patra funcție va lua obiectul propriu
deoarece vom folosi obiectele și intrările.
Este important să înțelegeți ce vor fi aceste intrări.
Aceasta nu va fi doar imaginile de intrare aceste intrări vor conține și nodurile ascunse și
nodurile celulare ale acestora.
De aceea am vrut să subliniez că unele lucruri se vor schimba acum.
Practic, avem în vedere funcția de transmitere a internetului și a nodurilor celulare din listă.
Și vorbind despre ei acum ce vom face este să separăm aceste două intrări ale acestui argument în punerea funcției forward
și cum putem să le separăm.
Ei bine, ne putem aminti un nou voievod care va fi imaginile de intrare.
Așa că imaginile de intrare proiectate și le separăm cu vârfurile H x și C X, care este un templu al stărilor
ascunse și a statelor celulare de la Coliseum.
Deci, alte x state și Cx sunt state sudice.
În regulă și care va fi egal cu intrarea care este acest argument aici.
Deci, acum am făcut această separare și, prin urmare, putem începe să propagăm
semnalul în întregul creier și să facem că vom obține succesive diferite straturi de
la primul la ultimul, folosind conexiunile noastre care sunt convoluții conexiunea LACMA și conexiunea liniară aici,
conexiunile complete.
Deci, să facem asta.
Acum va fi același lucru ca înainte.
Vom obține primul nostru strat pe care îl vom numi X și vom obține primul strat de care avem nevoie pentru
a propaga semnalul de la intrările în acest prim strat și de aceea trebuie să folosim prima
convoluție deoarece este prima convoluție care propagă semnalul de la imaginile de intrare la primul strat.
Deci, ceea ce vom face acum este să copiați acest lucru pentru că aceasta este prima convoluție pe care
am avut-o aici și aplicăm această primă convoluție imaginilor noastre de intrare care sunt acum intrările potrivite și pe care le obținem care
propagă semnalul de la imaginile de intrare primul strat.
Dar acum rețineți că trebuie să folosim o funcție de activare neliniară pentru a sparge liniaritatea pentru a putea afla relațiile
neliniare din interiorul imaginilor și pentru a face acest lucru vom folosi așa cum am spus funcția de activare pe care suntem
pe cale să a se vedea chiar acum și că prin atingere blocat.
Dar înainte de asta, hai să înțelegem.
Deci, pentru a obține este ca într-adevăr vom lua modulul funcțional care are o
scurtătură și apoi că și apoi o buclă și apoi am pus toate acestea în paranteze pentru că vrem să activați neliniar neuronii.
Acest prim strat pe care l-am obținut prin aplicarea primei convoluții pe intrări.
Acum, hai să mergem la pistolul PI Doug să înțelegem ce este.
Aici este.
Așa că puteți să-l accesați la torță blocat sau slash lovi cu pumn.
Și apoi HG și L și apoi trebuie să găsiți activări neliniare și apoi funcțiile de activare neliniare pe care
le veți găsi.
Ei bine, asta e clasicul atunci când știm că e doar o valoare maximă de zero și X aveți graficul în minte.
Apoi, aveți șase care este acesta.
Deci, un pic mai sofisticat.
Și apoi mergem să aruncăm o privire.
Și după cum puteți vedea albastrul este un redo plus un element suplimentar.
Deci este ca și mai sofisticat.
Și așa este cel pe care îl folosim pentru a activa neliniar neuronii și straturile diferite.
Și de modul în care această nouă funcție de activare este numită exponențială în unitatea lor.
Așa că mergem.
Aplicăm eluția pe primul strat convoluțional.
Și acum lucrurile vor fi ușoare.
Vom trece la următoarea pentru propagarea semnalului care este de la primul strat convoluțional
la cel de-al doilea strat convoluțional pe care o vom numi X, deoarece practic doar adăugăm X,
acum x este primul convoluție acolo.
Și prin propagarea semnalului de la primul strat convoluțional la următorul, X va deveni următorul
strat convoluțional.
Și astfel, pentru a propaga semnalul de la primul strat convoluțional la cel de-al doilea, nu putem pur și
simplu să îl copiem și să îl lipim aici și să îl înlocuim pe unul câte unul.
Și acum, desigur, cea de-a doua convoluție nu se aplică imaginilor de intrare, ci X, care este primul strat
convoluțional care este chiar aici.
În regulă.
Acum avem al doilea convoluție acolo.
Și acum să propagăm din nou semnalul de la cea de-a doua convoluție la cea de-a treia.
Și, prin urmare, putem copia direct acest lucru și lipiți-l aici și înlocuiți doi câte trei.
Vom merge acolo.
Și ultimul.
Acum, pentru a propaga semnalul de la cea de-a treia convoluție la cea de-a patra
și ultima putem copia din nou aici și înlocuim trei cu patru.
Vom merge acolo.
Deci, să recapitulăm.
Începem cu contribuțiile noastre.
Aplicăm prima convoluție pentru a obține prima convoluție acolo.
Apoi aplicăm cea de-a doua convoluție la primul strat de convoluție pentru a obține cel de-al doilea
strat convoluțional.
Apoi aplicăm această a treia convoluție la a doua convoluție acolo pentru a obține cel de-al treilea
strat convoluțional.
Și în cele din urmă vom aplica a patra convoluție la a treia convoluție acolo pentru a obține a patra convoluție
acolo.
Și așa se transmite semnalul în ochii ochiului.
Așa că am plecat acum avem semnalul de ieșire după cele patru convoluții și acum
știm ce să facem trebuie să extindem întregul semnal de ieșire într-un vector dimensional.
E pasul de aplatizare.
Deci vom actualiza x din nou x.
Acum va deveni acest vector unic dimensionat.
Și pentru a face acest lucru este același lucru, trebuie să luăm X care este până în prezent al patrulea strat convoluțional X, dar apoi
folosim o funcție de vedere și mai întâi punem minus unul pentru a spune că vrem un vector dimensional și apoi ca al doilea argument avem
nevoie pentru a pune numărul de elemente în vector și care este amintesc de trei ori de două ori
de trei ori trei.
Și, prin urmare, putem pune aici de 32 ori de trei ori trei.
Vom merge acolo.
Acum avem vectorul nostru aplatizat, iar pasul de aplatizare se face.
Perfect.
Acum să ne ocupăm de partea LCN.
Așa cum ați înțeles LSD ia ca intrare vectorul aplatizat.
Acest vector unic dimensional de trei ori de două ori, de trei ori trei elemente.
Deci este deja pregătit și bine pregătit pentru icn.
Echipa este acum gata să ia acest vector Flaten ca intrări și, prin urmare, ne putem lua LACMA și intrările
ca argument prima X sunt gata.
FLATOW Și vectorul care este această rază x aici, pe care tocmai l-am extins.
Dar, de asemenea, și în cazul în care problemele intră în joc.
Trebuie să punem H x și z x.
Și putem folosi ha-Satan să vedem X aici pentru că am făcut acele separări de argumentele originale
de intrare ale funcției forward.
Deci, LACMA X vectorul de ieșire platens după cele patru convoluții și toate ascunse în nota de celule.
Așa că mergem.
Apoi, nu trebuie să uităm de sine, deoarece LSD este o variabilă sau o funcție, deci o variabilă
atașată la obiect în sine și un CM și acest lucru va reveni la ieșiri în total două ieșiri care vor fi
nodurile de ieșire și sunetele de ieșire.
Deci, este de fapt actual și, prin urmare, putem actualiza H.
X y și z x nodurile de celule, deoarece aici este exact rezultatul acestui NCM.
Grozav.
Deci, aproape am terminat acum.
Acum, că avem rezultatele de ilustrare avem nevoie pentru a obține de ieșire utilă, deoarece
de fapt, doar notele ascunse sunt utile și, prin urmare, vom ajunge până atunci X și din nou
X va fi egal cu atax primul element al eșantionului de ieșire din SUA un X este egal.
Și aproape că am terminat.
Amintiți-vă că avem două creiere un creier pentru actor într-o cameră pentru critic.
Și, prin urmare, trebuie să emităm semnale pentru a returna semnalul de ieșire al actorului și semnalul de
ieșire al criticului.
Și, prin urmare, acum ceea ce vom face este să returnați aceste două semnale de ieșire și cum putem face acest lucru.
Ei bine, este foarte ușor.
Trebuie pur și simplu să luăm conexiunile noastre liniare, dar separat, care este o conexiune liniară a criticului și
că întreaga legătură a actorului.
Și am aplicat fiecare dintre aceste conexiuni la ieșirea X, care este o ieșire utilă a LACMA și care va fi
tot ceea ce va fi semnalul de ieșire.
Așa că mergem.
S-o facem.
Mai intai primim sine sau obiect, atunci primim conexiunea linica a criticului care este critic si acest colinear pe
care il aplicam la X semnalul de iesire CM si apoi acelasi ne luam pe sine din nou atunci si apoi
luam legatura liniare a actorului care este actor și este colinear sunt aceleași pe care le aplicăm
la x.
Acolo mergem, acesta este principalul lucru de care avem nevoie.
Dar apoi vom reveni pe partea de sus a lui Ajax la un nod și vom vedea X pentru a vinde
nodul, deoarece vom folosi mai târziu și aspectul retro al LCN.
În regulă.
Așa că acum am terminat cu creierul.
Sau ar trebui să spun creierele pentru că am făcut de fapt două creiere pentru actor și critic.
Deci, felicitări pentru a face al optulea cu creierul.
Sper că nu a fost prea copleșitoare să se combine la CNN și în Anniston, dar cel puțin vestea bună este că
lucrăm cu adevărat la modelul cel mai bun și cel mai puternic.
Așa că mergem.
De fapt am terminat cu acest prim model de familie.
Y.
Și în următoarele două călugări vom avea grijă de optimizator, pentru că vom face
un optimizator separat.
Nu vom tăia fiecare linie de cod deoarece multe dintre ele provin din lucrările de cercetare și acest lucru este
de fapt destul de specific.
Și dacă intrăm în detaliile profunde ale ceea ce se întâmplă cu acest optimizator, acest lucru ar putea fi
un pic prea copleșitor pentru ceea ce se va întâmpla în continuare pentru că avem încă funcția de tren
care va fi o funcție uriașă și care conține algoritmul pe care noi vedea.
Deci, crede-mă că vrei să păstrezi ceva energie pentru asta.
Și, prin urmare, nu vom petrece prea mult timp în acest sens.
Dar totuși voi extinde codul și veți înțelege întreaga idee din spatele acestei optimizări.
Vă felicităm din nou pentru că ați făcut această clasă de activitate și vă voi vedea în următorul optimizator Statoil 290.
Până atunci, bucurați-vă de I.