สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่เส้นทางสู่
Torro ตอนนี้เราจะสร้างฟังก์ชันส่งต่อที่จะส่งต่อสัญญาณผ่านสมองทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นด้วยภาพอินพุตจนถึงเอาต์พุตซึ่งจะมีค่าคีย์สำหรับนักแสดง
de-value ที่เป็นค่าที่ใช้โดยฟังก์ชันสำหรับนักวิจารณ์
ดังนั้นมันจะคล้ายกันมากกับสิ่งที่เราทำสำหรับ Dume แต่คราวนี้บางสิ่งบางอย่างจะเปลี่ยนไป
การแก้ไขจะเปลี่ยนไป
ตอนนี้เรามีภาพประกอบอยู่ในสมอง
ดังนั้นเราทุกคนต้องทำอะไรมากกว่านี้เพื่อส่งสัญญาณและระวังให้ดี
และสิ่งอื่น ๆ
ที่มีความสำคัญน้อยกว่า แต่ก็ยังมีการเปลี่ยนแปลงเมื่อเทียบกับก่อนหน้านี้คือเราจะไม่ใช้ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานจริงอย่างที่คุณรู้ว่าฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น
ฟังก์ชัน
คุณจะเห็นว่าในอดีตเรากำลังพูดถึงคำพูด
ลองทำฟังก์ชั่นนี้กันเถอะเราเริ่มด้วยความตาย
มันเป็นฟังก์ชั่นสุดท้ายของคลาสที่ดำเนินการนี้
ดังนั้นเราจะเรียกมันไปข้างหน้าเหมือนไอน์สไตน์และฟังก์ชั่นที่สี่นี้จะเอาวัตถุไปเองเพราะเราจะใช้วัตถุและอินพุต
ดังนั้นสิ่งสำคัญคือการเข้าใจสิ่งที่ปัจจัยการผลิตเหล่านี้จะเป็น
นี่จะไม่เพียง แต่เป็นภาพอินพุตอินพุตเหล่านี้จะมีโหนดที่ซ่อนอยู่และโหนดเซลล์เดียวกัน
นั่นคือสาเหตุที่ฉันต้องการเน้นว่าบางสิ่งกำลังจะเปลี่ยนแปลงในขณะนี้
โดยทั่วไปเรากำลังพิจารณาฟังก์ชั่นการส่งต่ออินเทอร์เน็ตและโหนดเซลล์ของรายการ
และการพูดของพวกเขาตอนนี้สิ่งที่เรากำลังจะทำคือแยกอินพุตทั้งสองของอาร์กิวเมนต์นี้ในการใส่ฟังก์ชั่นไปข้างหน้าและเราจะแยกพวกมันออกได้อย่างไร
ทีนี้เราสามารถจำ Voivode ใหม่ซึ่งจะเป็นภาพอินพุต
นั่นคือภาพอินพุตที่ออกแบบและเราแยกพวกมันออกด้วยโค่นล้ม H x และ C X
ซึ่งเป็นวิหารของรัฐที่ซ่อนอยู่และเซลล์ของเซลล์ที่โคลีเซียม
ดังนั้น h x รัฐอื่นและ C X จึงเป็นรัฐทางใต้
เอาล่ะและนั่นจะเท่ากับอินพุตที่เป็นอาร์กิวเมนต์นี้ตรงนี้
ตอนนี้เราทำการแยกนั้นและดังนั้นเราสามารถเริ่มแพร่กระจายสัญญาณไปทั่วสมองและเพื่อที่เราจะได้รับเลเยอร์ที่แตกต่างกันอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ชั้นแรกไปจนถึงชั้นสุดท้าย การเชื่อมต่อเชิงเส้นที่นี่การเชื่อมต่อแบบเต็ม
ลองทำสิ่งนี้กัน
ตอนนี้มันจะเป็นเหมือนเดิม
เราจะได้รับเลเยอร์แรกของเราที่เราจะเรียก
X และรับเลเยอร์แรกนี้เราจำเป็นต้องเผยแพร่สัญญาณจากอินพุตไปยังเลเยอร์แรกนี้และดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องใช้การแปลงแรกเพราะมันเป็นคอน ที่แพร่กระจายสัญญาณจากภาพอินพุตไปยังเลเยอร์แรก
ตอนนี้สิ่งที่เราจะทำคือคัดลอกนี่เพราะนี่คือสังวัตนาแรกที่เรามีที่นี่และเราใช้การโน้มน้าวแรกนี้กับภาพอินพุตของเราซึ่งตอนนี้เป็นอินพุตที่เหมาะสม ชั้นแรก
แต่ตอนนี้จำไว้ว่าเราต้องใช้ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้นเพื่อทำลายเส้นตรงเพื่อที่จะได้เรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นภายในภาพ ดูตอนนี้และโดยการสัมผัสติดอยู่
แต่ก่อนหน้านั้นมารับกัน
เพื่อให้ได้มันเหมือนว่าเราใช้โมดูลการทำงานที่มีทางลัดและจากนั้นก็เป็นวงแล้วเราใส่ทั้งหมดนี้ไว้ในวงเล็บเพราะเราต้องการเปิดใช้งานเซลล์ประสาทแบบไม่เชิงเส้น
ชั้นแรกที่นี่ที่เราได้รับโดยการใช้การแปลงแรกในอินพุต
ตอนนี้เราไปที่ไฟฉาย PI ของดั๊กเพื่อทำความเข้าใจว่ามันคืออะไร
นี่มันคือ
ดังนั้นคุณสามารถเข้าถึงได้โดยใช้ไฟฉายติดหรือทับทับ
จากนั้น H G และ L และจากนั้นคุณต้องค้นหาการเปิดใช้งานที่ไม่ใช่เชิงเส้นแล้วฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้นที่คุณจะพบ
นั่นคือคลาสสิกเมื่อเรารู้ว่ามันมีค่าไม่เกินศูนย์และ X คุณมีกราฟอยู่ในใจ
ถ้างั้นคุณมีหกอันด้วยอันนี้
ซับซ้อนกว่านี้นิดหน่อย
และจากนั้นเราไปเราได้ดู
และอย่างที่คุณเห็นสีน้ำเงินคือการทำซ้ำบวกองค์ประกอบเพิ่มเติม
ดังนั้นมันจึงซับซ้อนกว่าจริง ๆ
และนั่นคือสิ่งที่เราใช้ในการกระตุ้นเซลล์ประสาทและเลเยอร์ต่างๆ
และโดยวิธีการเปิดใช้งานฟังก์ชั่นใหม่นี้เรียกว่าเลขชี้กำลังในหน่วยของพวกเขา
ดังนั้นเราไปกันเลย
เราใช้อีลูในเลเยอร์แรก
และตอนนี้สิ่งต่าง ๆ จะเป็นเรื่องง่าย
เรากำลังจะดำเนินการต่อไปสำหรับการแพร่กระจายของสัญญาณซึ่งมาจากชั้นที่หนึ่งไปยังชั้นที่สองซึ่งเราจะเรียกว่า X
เพราะโดยพื้นฐานแล้วเราเพิ่งจะเพิ่ม X ตอนนี้ x เป็นที่แรกที่นั่น
และโดยการแพร่กระจายสัญญาณจากเลเยอร์ convolutional แรกไปยังอีกหนึ่ง X จะกลายเป็นเลเยอร์ convolutional
ถัดไป
ดังนั้นเพื่อถ่ายทอดสัญญาณจากเลเยอร์ convolutional
แรกไปยังอันที่สองเราไม่สามารถคัดลอกและวางไว้ที่นี่และแทนที่ทีละสอง
และตอนนี้แน่นอนว่าการบิดครั้งที่สองไม่ได้นำไปใช้กับภาพอินพุต แต่ใช้กับ X ซึ่งเป็นเลเยอร์แรกที่อยู่ตรงนี้
ถูกต้องสมบูรณ์แบบ
ตอนนี้เราได้ convolutional ที่สองมาแล้ว
ทีนี้เรามาทำการกระจายสัญญาณอีกครั้งจากการแปลงที่สองไปที่นั่นที่หนึ่ง
ดังนั้นเราสามารถคัดลอกและวางมันตรงนี้และแทนที่สองสาม
เราจะไปที่นั่น.
และอันสุดท้าย
ทีนี้เพื่อถ่ายทอดสัญญาณจาก convolutional
ที่สามไปที่หนึ่งในสี่และอันสุดท้ายเราสามารถคัดลอกมันอีกครั้งที่นี่และแทนที่สามด้วยสี่มา
เราจะไปที่นั่น.
ดังนั้นขอปะยางรถ
เราเริ่มต้นด้วยอินพุตของเรา
เราใช้การโน้มน้าวใจครั้งแรกเพื่อให้ได้การสนทนาครั้งแรกที่นั่น
จากนั้นเราใช้การแปลงที่สองกับชั้นที่หนึ่งเพื่อรับชั้นที่สอง
จากนั้นเราจะใช้การโน้มน้าวใจที่สามนี้กับสอง convolutional ที่นั่นเพื่อรับชั้นที่สาม convolutional
และในที่สุดเราก็ใช้การโน้มน้าวใจครั้งที่สี่กับข้อที่สามที่นั่นเพื่อให้ได้ข้อที่สี่
และนั่นคือสัญญาณที่แพร่กระจายไปทั่วดวงตา
เราไปที่นั่นแล้วตอนนี้เรามีสัญญาณเอาท์พุตหลังจากสี่ convolutions
และตอนนี้เรารู้ว่าต้องทำอย่างไรเพื่อขยายสัญญาณเอาต์พุตทั้งหมดในเวกเตอร์มิติเดียว
นั่นคือขั้นตอนที่แบน
ดังนั้นเราจะอัพเดท x อีกครั้ง x
ทีนี้ก็จะกลายเป็นเวกเตอร์หนึ่งมิติแบนราบนี้
และในการทำเช่นนี้เราต้องใช้
X ซึ่งอยู่ในชั้นที่สี่ของ convolutional
X แต่จากนั้นเราใช้ฟังก์ชั่นดูและเราใส่เครื่องหมายลบหนึ่งเพื่อบอกว่าเราต้องการเวกเตอร์มิติหนึ่งและจากนั้นเป็นอาร์กิวเมนต์ที่สองที่เราต้องการ ใส่จำนวนองค์ประกอบลงในเวกเตอร์และจำได้สองสามครั้งสามครั้งสามครั้ง
แล้วเราก็ใส่ตรงนี้ 32 คูณสามคูณสาม
เราจะไปที่นั่น.
ตอนนี้เรามีเวกเตอร์แบนและขั้นตอนแบนเสร็จแล้ว
สมบูรณ์
ทีนี้มาดูแลส่วน LCN กัน
ตามที่คุณเข้าใจ LSD ใช้เป็นอินพุทเวกเตอร์ที่แบน
เวกเตอร์หนึ่งมิติของสามสองคูณสามคูณสามองค์ประกอบ
ดังนั้นมันจึงพร้อมและเตรียมพร้อมสำหรับ icn แล้ว
ตอนนี้ทีมพร้อมที่จะนำเวกเตอร์ Flaten นี้เป็นอินพุตดังนั้นเราจึงสามารถใช้ LACMA
และอินพุตของคุณเมื่ออาร์กิวเมนต์แรกพร้อม
FLATOW และเวกเตอร์นั่นคือเอ็กซ์เรย์นี่ที่เราเพิ่งขยายออกไป
แต่ยังและนั่นคือสิ่งที่ปัญหาเข้ามาเล่น
เราต้องใส่ H x และ z x
และเราสามารถใช้ฮ่า - ซาตานดู X
ตรงนี้ได้เพราะเราแยกส่วนนั้นออกจากอาร์กิวเมนต์อินพุตดั้งเดิมของฟังก์ชันส่ง
ดังนั้น LACMA X จะเป็นเวกเตอร์เอาท์พุทของ platens หลังจากสี่ convolutions และสิ่งที่ซ่อนอยู่ในโน้ตเซลล์
ดังนั้นเราไปกันเลย
จากนั้นเราจะต้องไม่ลืมตัวเองเพราะ LSD
เป็นตัวแปรหรือฟังก์ชั่นดังนั้นตัวแปรที่แนบมากับวัตถุและ CM และสิ่งนี้จริง ๆ แล้วจะกลับไปที่เอาท์พุทผลรวมสองเอาต์พุตซึ่งจะเป็นโหนดเอาต์พุตและเอาต์พุตเสียง
ดังนั้นมันจึงเป็นหัวข้อเฉพาะและเราสามารถอัพเดท H
X y และ z x เซลล์โหนดเพราะนั่นคือผลลัพธ์ของ NCM นี้ตรงนี้
ยิ่งใหญ่
ดังนั้นเราเกือบจะเสร็จแล้ว
ตอนนี้เรามีผลลัพธ์ของภาพประกอบที่เราต้องการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์เพราะจริง ๆ แล้วบันทึกย่อที่ซ่อนอยู่มีประโยชน์ดังนั้นเราจะได้มันมาแล้ว
X อีกครั้งและ X จะเท่ากับ
atax องค์ประกอบแรกของตัวอย่างผลลัพธ์ ของสหรัฐอเมริกาเท่ากับ X
และเกือบเสร็จแล้ว
โปรดจำไว้ว่าเรามีสมองสองสมองสำหรับนักแสดงในห้องเดียวสำหรับนักวิจารณ์
ดังนั้นเราต้องส่งสัญญาณออกเพื่อส่งสัญญาณออกของนักแสดงและสัญญาณเอาท์พุทของนักวิจารณ์
และตอนนี้สิ่งที่เราจะทำคือส่งคืนสัญญาณเอาต์พุตทั้งสองนี้และเราจะทำอย่างไร
นั่นง่ายมาก
เราเพียงแค่ต้องใช้การเชื่อมต่อเชิงเส้นของเรา แต่แยกจากกันนั่นคือการเชื่อมต่อเชิงเส้นของนักวิจารณ์และการเชื่อมต่อที่เต็มรูปแบบของนักแสดง
และเราใช้การเชื่อมต่อเหล่านี้แต่ละตัวกับเอาท์พุท X ซึ่งเป็นเอาต์พุตที่มีประโยชน์ของ LACMA
และนั่นคือทั้งหมดที่จะเป็นสัญญาณเอาท์พุท
ดังนั้นเราไปกันเลย
มาทำกันเถอะ
ก่อนอื่นเราเอาตัวเองหรือวัตถุจากนั้นเราจะได้รับการเชื่อมต่อเชิงเส้นของนักวิจารณ์ซึ่งเป็นนักวิจารณ์และ colinear นี้ซึ่งเราใช้กับ
X เอาท์พุทสัญญาณ CM และจากนั้นเราเหมือนกันเราเอง
ซึ่งเป็นนักแสดงและ colinear ของมันก็เหมือนกับที่เราใช้กับ x
นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
แต่จากนั้นเราก็จะกลับไปด้านบนของอาแจ็กซ์ไปยังโหนดและดู X เพื่อขายโหนดเพราะเราจะใช้พวกมันในภายหลังและรูปลักษณ์ย้อนยุคของ
LCN
ถูกต้องสมบูรณ์แบบ
ดังนั้นตอนนี้เราก็ทำกับสมอง
หรือฉันควรจะพูดว่าสมองเพราะเราสร้างสมองสองอันให้กับนักแสดงและนักวิจารณ์คนหนึ่ง
ดังนั้นขอแสดงความยินดีกับการทำครั้งที่แปดด้วยสมอง
ฉันหวังว่าการรวมตัวกันที่ซีเอ็นเอ็นและแอนนิสตันจะไม่ท่วมท้นเกินไป แต่อย่างน้อยข่าวดีก็คือเรากำลังทำงานกับโมเดลที่ดีที่สุดและทรงพลังที่สุด
ดังนั้นเราไปกันเลย
เราทำจริงกับแบบจำลองตระกูลแรกที่
วาย
ดังนั้นในอีกสอง toile เราจะดูแลเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเพราะเราจะทำเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแยก
เราจะไม่ตัดโค้ดแต่ละบรรทัดเพราะส่วนใหญ่มาจากรายงานการวิจัยและนี่เป็นเรื่องที่ค่อนข้างเฉพาะเจาะจง
และถ้าเราพูดถึงรายละเอียดที่ลึกลงไปว่าเกิดอะไรขึ้นกับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพนี้มันอาจจะล้นหลามไปหน่อยสำหรับสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปเพราะเรายังมีฟังก์ชั่นรถไฟให้ทำ ดู.
ดังนั้นเชื่อใจฉันคุณต้องการเก็บพลังงานไว้สำหรับสิ่งนั้น
ดังนั้นเราจะไม่ใช้เวลามากเกินไปในเรื่องนี้
แต่ถึงกระนั้นฉันจะขยายรหัสและคุณจะเข้าใจความคิดทั้งหมดที่อยู่เบื้องหลังการเพิ่มประสิทธิภาพนี้
ดังนั้นขอแสดงความยินดีอีกครั้งสำหรับการทำคลาสกิจกรรมนี้และฉันจะพบคุณในเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Statoil 290
จนกว่าจะสนุกกับฉัน