Hola y bienvenidos a este camino en Torro, ahora vamos a hacer que la función de reenvío
propague la señal a través de todo el cerebro desde el comienzo con las imágenes de entrada hasta las
salidas que contendrán los valores clave para el actor y el devalor que es el valor tomado por la función
para el crítico.
Por lo tanto, será bastante similar a lo que hicimos con Dume, pero esta vez algo va a cambiar.
La modificación va a cambiar eso.
Ahora tenemos una ilustración en el cerebro.
Entonces, todos debemos hacer algo más para propagar la señal y tener cuidado con eso.
Y la otra cosa menos importante, pero aún así los cambios en comparación con antes es que
no vamos a utilizar una función de activación real ya que conoce la función de activación no lineal,
pero vamos a utilizar el loo, que es un poco más sofisticado realmente función.
Verás que en el pasado estamos hablando de mentation.
Así que hagamos esto, vamos a hacer que esta función comience con una muerte.
En realidad es la última función de esta clase execrada.
Así que lo llamaremos como Einstein y esta cuarta función tomará el objeto por sí misma porque vamos
a usar los objetos y las entradas.
Tan importante para entender cuáles serán estas entradas.
Esto no solo serán las imágenes de entrada, sino que estas entradas también contendrán los nodos ocultos y los
nodos de las celdas del mismo.
Entonces, es por eso que quería resaltar que algunas cosas van a cambiar ahora.
Básicamente estamos considerando la función de avance de Internet y los nodos de la lista.
Y hablando de ellos ahora, lo que vamos a hacer es separar estas dos entradas de este argumento al poner en
marcha la función y cómo podemos separarlas.
Bueno, podemos recordar un nuevo voivoda que será las imágenes de entrada.
Así que eso es imágenes de entrada diseñadas y las separamos con el derrumbe H x y C X, que es un templo de los
estados ocultos y los estados celulares en el Coliseo.
Entonces H x otros estados y C X son los estados del sur.
Está bien y eso será igual a la entrada que es este argumento aquí.
Entonces, ahora hicimos esa separación y, por lo tanto, podemos comenzar a propagar la
señal por todo el cerebro y para hacerlo vamos a obtener capas sucesivamente diferentes desde la
primera hasta la última utilizando nuestras conexiones, que son las convoluciones, la conexión LACMA y la conexión lineal
aquí las conexiones completas.
Entonces, hagamos esto.
Ahora va a ser lo mismo que antes.
Vamos a obtener nuestra primera capa a la que vamos a llamar X y obtener esta primera capa que necesitamos para propagar
la señal desde las entradas a esta primera capa y, por lo tanto, necesitamos usar la primera convolución porque
es la primera convolución que propaga la señal desde las imágenes de entrada a la primera capa.
Entonces, lo que vamos a hacer ahora es copiar esto porque esta es la primera convolución que tuvimos aquí
y aplicamos esta primera convolución a nuestras imágenes de entrada que ahora son las entradas correctas y que obtenemos que propaga la
señal de las imágenes de entrada a la primera capa.
Pero ahora recuerden que tenemos que usar una función de activación no lineal para romper la linealidad con el fin de
poder aprender las relaciones no lineales dentro de las imágenes y para hacer esto vamos a usar como dijimos la función de
activación que estamos a punto de ver ahora mismo y eso por contacto atascado.
Pero antes de eso, entiéndalo.
Entonces para obtenerlo es como si realmente tomáramos el módulo funcional que tiene un atajo
y luego ese y luego un bucle y luego ponemos todo esto entre paréntesis porque queremos activar las neuronas de forma no lineal.
Esta primera capa aquí que obtuvimos aplicando la primera convolución en las entradas.
Así que ahora vamos a la antorcha PI Doug para entender de qué se trata.
Aquí está.
Entonces puede acceder a la antorcha pegada o barra oblicua.
Y luego esa H G y L y luego tienes que encontrar activaciones no lineales y luego las funciones de activación
no lineal que encontrarás.
Bueno, ese es el clásico cuando sabemos que es solo un máximo de cero y X tienes el gráfico en mente.
Entonces tienes seis, que es este.
Así que un poco más sofisticado
Y luego vamos, echamos un vistazo.
Y como puedes ver, azul es un rehacer más un elemento adicional.
Entonces es como un más sofisticado realmente.
Y ese es el que usamos para activar no linealmente las neuronas y las diferentes capas.
Y, por cierto, esta nueva función de activación se llama exponencial en su unidad.
Entonces ahí vamos
Aplicamos el elu en la primera capa convolucional.
Y ahora las cosas van a ser fáciles.
que llamaremos X porque básicamente estamos agregando X ahora x es la primera convolución allí.
Vamos a pasar al siguiente para la propagación de la señal que va de la primera capa convolucional
a la segunda capa convolucional a la
Y al propagar la señal desde la primera capa convolucional a la siguiente, X se convertirá en
la siguiente capa convolucional.
Y para propagar la señal de la primera capa convolucional a la segunda
no podemos simplemente copiar esto y pegarlo aquí y reemplazar uno por dos.
Y ahora, por supuesto, la segunda convolución no se aplica a las imágenes de entrada sino a X, que es
la primera capa convolucional que está aquí.
Muy bien, perfecto.
Ahora tenemos nuestro segundo convolucional allí.
Y ahora propaguemos la señal nuevamente desde el segundo convolucional hasta el tercero.
Y, por lo tanto, podemos copiar esto directamente y pegarlo aquí y reemplazar dos por tres.
Aquí vamos.
Y el último.
Ahora, para propagar la señal desde el tercer convolucional hasta el cuarto y el último,
podemos simplemente copiar esto de nuevo aquí y reemplazar tres por cuatro.
Aquí vamos.
Así que vamos a recapitular.
Comenzamos con nuestras entradas.
Aplicamos la primera convolución para obtener el primer convolucional allí.
Luego aplicamos la segunda convolución a la primera capa de convolución para obtener la segunda
capa convolucional.
Luego aplicamos esta tercera circunvolución al segundo convolucional allí para obtener la tercera
capa convolucional.
Y finalmente aplicamos la cuarta circunvolución al tercer convolucional allí para obtener allí el cuarto
convolucional.
Y así es como la señal se propaga a través de los ojos del ojo.
Así que ahí vamos tenemos ahora la señal de salida después de las cuatro circunvoluciones y
ahora sabemos qué hacer, necesitamos expandir toda esta señal de salida en un vector dimensional.
Ese es el paso de aplanamiento.
Así que vamos a actualizar x de nuevo x.
Ahora se convertirá en este vector unidimensional aplanado.
Y para hacer eso es lo mismo, necesitamos tomar X, que es hasta ahora la cuarta capa convolucional X, pero luego
usamos una función de vista y primero ponemos menos uno para decir que queremos un vector dimensional y luego como un segundo
argumento que necesitamos poner el número de elementos en el vector y eso es recordar tres dos
veces tres veces tres.
Y, por lo tanto, podemos poner aquí 32 veces tres veces tres.
Aquí vamos.
Ahora tenemos nuestro vector aplanado y el paso de aplanamiento está hecho.
Perfecto.
Ahora ocupémonos de la parte LCN.
Entonces, como usted entendió, el LSD toma como entrada el vector aplanado.
Este vector unidimensional de tres dos veces tres veces tres elementos.
Entonces ya está listo y bien preparado para el icn.
El equipo ahora está listo para tomar este vector Flaten como entradas y, por lo tanto, podemos tomar nuestro LACMA y las
entradas como argumento primero X están listos.
FLATOW Y vector que es este rayo x aquí que acabamos de expandir.
Pero también y ahí es donde entran en juego los problemas.
Necesitamos poner H x y z x.
Y podemos usar ha-Satan vea X aquí porque hicimos esas separaciones de los argumentos de entrada
originales de la función forward.
Entonces, LACMA X muestra el vector de salida de las platinas después de las cuatro circunvoluciones y todo lo oculto en la nota de la celda.
Entonces ahí vamos
Entonces no debemos olvidarnos de nosotros mismos porque LSD es una variable o función, por lo que una variable
unida al objeto en sí y un CM y esto realmente regresará a las salidas un total de dos salidas que serán los
nodos de salida y los sonidos de salida.
Entonces, en realidad es tópico y, por lo tanto, podemos actualizar H.
X y y z x los nodos de celda porque esa es exactamente la salida de este NCM aquí.
Estupendo.
Así que casi hemos terminado ahora.
Ahora que tenemos los resultados de la ilustración, necesitamos obtener el resultado útil porque en realidad solo
las notas ocultas son útiles y, por lo tanto, vamos a obtenerlo de nuevo para X y X ahora
será igual a atax el primer elemento de la muestra de salida de los EE. UU. una X es igual.
Y casi hemos terminado.
Recuerde que tenemos dos cerebros, un cerebro para el actor en una habitación para el crítico.
Y, por lo tanto, tenemos que emitir señales para devolver la señal de salida del actor y la señal
de salida del crítico.
Y por lo tanto, ahora lo que vamos a hacer es devolver estas dos señales de salida y cómo podemos hacer eso.
Bueno, eso es muy fácil.
Simplemente necesitamos tomar nuestras conexiones lineales, pero por separado, que es una conexión lineal del crítico y que
la conexión completa del actor.
la salida X que es una salida útil de LACMA y que será lo único que será la señal de salida.
Y aplicamos cada una de estas conexiones a
Entonces ahí vamos
Vamos a hacerlo.
Primero tomamos self u objeto entonces obtenemos la conexión lineal del crítico que es crítico y este colinear
que aplicamos a X la señal de salida el CM y luego mismo tomamos self luego de eso y luego
tomamos la conexión lineal del actor que es actor y es colineal son los mismos que aplicamos
a x.
Ahí vamos, así que eso es lo principal que necesitamos.
Pero luego también devolveremos la parte superior de Ajax a un nodo y veremos que X vende el nodo
porque los utilizaremos más adelante y el aspecto retro del LCN.
Muy bien, perfecto.
Así que ahora hemos terminado con el cerebro.
O debería decir los cerebros porque en realidad hicimos dos cerebros uno para el actor y un crítico.
Así que felicitaciones por hacer el octavo con los cerebros.
Espero que no haya sido demasiado abrumador combinarlo en CNN y en Anniston, pero al menos la buena noticia es
que realmente estamos trabajando con el modelo mejor y más poderoso.
Entonces ahí vamos
De hecho, hemos terminado con este primer modelo familiar que.
Y.
Y así en los próximos dos años nos haremos cargo del optimizador porque vamos a hacer
un optimizador por separado.
No vamos a cortar cada línea de código porque gran parte proviene de los trabajos de investigación
y esto es bastante específico.
la función de tren para hacer, que será una función enorme y que contiene el algoritmo que ver.
Y si profundizamos en los detalles de lo que está sucediendo con este optimizador, esto podría ser un
poco demasiado abrumador para lo que va a suceder a continuación porque todavía tenemos
Entonces confía en mí, quieres conservar algo de energía para eso.
Y, por lo tanto, no pasaremos demasiado tiempo en esto.
Pero aún ampliaré el código y comprenderá la idea detrás de esta optimización.
Felicidades de nuevo por hacer esta clase de actividad y nos vemos en el próximo optimizador Statoil 290.
Hasta entonces, disfrute yo.