Merhaba ve Torro'ya giden bu yola hoş geldiniz, şimdi sinyali en
baştan giriş imgelerinden başlayıp aktörün anahtar değerlerini içerecek çıktılara kadar tüm beyin boyunca
ileriye doğru iletecek ilerleme işlevini yapacağız ve eleştirmen için işlev tarafından alınan değer
olan de-değer.
Dume için yaptığımız şey gibi oldukça benzer olacak, ancak bu kez bir şeyler değişecek.
Değişiklik bunu değiştirecek.
Şimdi beynimizde bir illüstrasyon var.
Bu yüzden sinyal yaymak ve bununla dikkatli olmak için hepimiz daha fazla şey yapmak zorundayız.
Ve diğer şey daha az önemlidir, ancak yine de daha önce
karşılaştığımız değişiklikler, doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonunu bildiğiniz gibi gerçek bir aktivasyon
fonksiyonu kullanmayacağımıza karşın, daha sofistike bir tuvalet kullanacağız işlevi.
Geçmişte zihniyetle konuştuğumuzu göreceksin.
Öyleyse bunu yapalım, bunu bir ölümle başlattığımız bu işlevi yapalım.
Aslında bu yürütülen sınıfın son işlevi.
Bu yüzden onu Einstein gibi ileri vereceğiz ve bu dördüncü fonksiyon nesneyi kendiliğinden alacak
çünkü nesneleri ve girdileri kullanacağız.
Bu girdilerin ne olacağını anlamak çok önemli.
Bu sadece bu girdilerin gizli düğümleri ve aynı hücre düğümlerini içerecek
giriş görüntüleri olmayacaktır.
Bu yüzden şimdi bazı şeylerin değişeceğini vurgulamak istedim.
Temelde ileri fonksiyonu İnternetin ve listenin hücre düğümlerini düşünüyoruz.
Şimdi bunlardan bahsetmek gerekirse, ileriye dönük işlevleri koyarken bu argümanın bu iki girdisini birbirinden
ayırmak ve bunları nasıl ayırabiliriz?
Peki giriş görüntüleri olacak yeni bir Voivode hatırlayabiliriz.
Dolayısıyla bu girdi görüntüleri tasarlanmış ve bunları gizli devletlerin bir tapınağı olan H x ve C X
ile Koloni'de hücre Devletlerini birbirinden ayırıyoruz.
Dolayısıyla H x diğer devletler ve C X Güney devletleridir.
Pekâlâ, burada bu argüman olan girdiye eşit olacaktır.
Şimdi de bu ayrımı yaptık ve sinyali beyinde yaymaya
başlayabiliriz ve bunu yapmak için, LACMA bağlantısının konvolüsyonlarından oluşan bağlantılarımızı kullanarak
birinci ile son arasındaki farklı katmanları birbiri ardına alacağız. doğrusal bağlantı buradaki
tam bağlantıları.
O halde bunu yapalım.
Şimdi daha önce olduğu gibi olacak.
İlk katmanımızı X olarak adlandıracağımız ilk katmanı alacağız ve bu ilk katmanı sinyallerin girdilerden bu
ilk katmana yayması için gerekli hale getireceğiz ve bu nedenle ilk konvolüsyonu
kullanmamız gerekiyor, çünkü bu ilk konvolüsyon. sinyali giriş görüntülerinden birinci katmana yayar.
Şimdi şunu yapacağız çünkü bunu ilk konvolüsyon olarak alıyoruz ve
bu ilk konvolüsyonu şimdi doğru giriş olan girdi görüntülerimize uyguluyoruz ve girdi
görüntülerinden gelen sinyali İlk katman.
Fakat şimdi, görüntülerdeki doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilmek için doğrusallığı bozmak için
doğrusal olmayan bir etkinleştirme işlevini kullanmamız gerektiğini ve bunu yapmak için
kullanacağımız uygulamayı, Şimdi bakın ve sıkışmış dokunuşla.
Ama ondan önce onu alalım.
Bunu elde etmek için aslında bir kısayol olan işlevsel modülü alıyoruz, sonra
da bir döngü var ve ardından bunların hepsini parantez içine koyuyoruz, çünkü doğrusal olmayan olarak nöronları etkinleştirmek istiyoruz.
Buradaki ilk katman, girdilere birinci kıvrımın uygulanmasıyla elde edildi.
Öyleyse şimdi ne olduğunu anlamak için PI meşale Doug'a gidelim.
İşte burada.
Dolayısıyla fıçıya yapışarak eğik çizgi çizebilir veya eğik çizgi ekleyebilirsiniz.
Ve o zaman H G ve L ve sonra lineer olmayan aktivasyonlar ve daha sonra bulacağınız doğrusal olmayan aktivasyon
işlevleri bulmanız gerekir.
Gerçekten de bu, sıfırın maksimumu ve X'i aklınızda bulunduran X olduğunu bildiğimizde klasik.
O halde altı tane var, bu da altı.
Bu yüzden biraz daha sofistike.
Ve sonra bir bakalım gidelim.
Ve gördüğünüz gibi, mavi, bir düzeltme ve ek bir öğedir.
Yani daha sofistike bir şey gibi.
Ve böylece doğrusal olmayan nöronları ve farklı katmanları etkinleştirmek için kullandığımız şey budur.
Ve bu arada bu yeni aktivasyon fonksiyonuna ünitelerindeki üstel denir.
İşte gidiyoruz.
Elu'yu ilk konvolüyon tabakasına uyguladık.
Ve şimdi şeyler kolay olacak.
çünkü temel olarak sadece X ekliyoruz, x burada ilk konvolüyon.
İlk konvolusyon katmanından ikinci konvolüasyon katmanına, yani X olarak adlandıracağımız sinyalin yayılımı
için bir sonraki adıma geçeceğiz,
Ve sinyali birinci konvolüsyon katmanından diğerine uzatarak X bir sonraki konvolüasyon katmanı
haline gelecektir.
Ve sinyali ilk konvolüyon katmanından ikincisine uzatmak için, bunu
basitçe kopyalayıp o yere yapıştırıp bir ikisini değiştiremeyiz.
Ve şimdi tabii ki ikinci konvolüsyon girdi görüntülerine değil, burada bulunan ilk konvolüasyon
katmanı olan X'e uygulanır.
Tamam mükemmeldir.
Şimdi ikinci konvolümyonuzu orada buluyoruz.
Ve şimdi sinyali tekrar ikinci kıvırcıklıktan üçüncüye yayalım.
Ve dolayısıyla, bunu doğrudan kopyalayıp yapıştırıp iki üç yerine geçirebiliriz.
Oraya gidiyoruz.
Ve sonuncusu.
Şimdi buradaki üçüncü konvolümodan gelen sinyali dördüncü ve sonuncusu haline getirmek
için bunu tekrar burada kopyalayıp üçünü yerini dördüncünün yerine koyalım.
Oraya gidiyoruz.
O halde özetleyelim.
Girişlerimizle başlıyoruz.
İlk konvolüsyonu orada ilk konvolüyonel hale getirmek için uyguluyoruz.
Daha sonra, ikinci bir konvolüsyonu birinci konvolüsyon tabakasına uygulayarak ikinci konvolüasyonlu katmanı
elde ediyoruz.
Daha sonra, üçüncü konvolüsyon tabakasını elde etmek için bu üçüncü konvolüsyonu ikinci
konvolüyonale uyguluyoruz.
Ve son olarak dördüncü konvolüsyonu oradaki üçüncü konvolüyonale uygulayarak orada dördüncü konvolusyonu elde
ettik.
Ve sinyal de gözün gözleri boyunca yayılır.
Şimdi gidiyoruz ki dört kıvrımdan sonra çıktı sinyaline sahibiz ve şimdi
ne yapacağımı biliyoruz, bu bütün çıktı sinyalini bir boyutlu vektöre genişletmeliyiz.
İşte düzleştirici adım.
Böylece x'i tekrar x olarak güncelleyeceğiz.
Şimdi bu düzleştirilmiş bir boyutlu vektör haline gelecektir.
Ve bunu yapmak için şu ana kadar dördüncü konvülsiyonel katman X olan X'i almamız gerekiyor ama sonra bir
görüntüleme işlevi kullanıyoruz ve ilk önce bir boyutlu vektör istemek istediğimizi söylemek için eksi bir, sonra da ihtiyacımız olan
ikinci bir argüman olarak koyuyoruz vektör içerisine elemanların sayısını koymak ve bu üç iki
kez üç kez üç hatırlamaktır.
Ve bu nedenle burada üç kez üç kat 32 defa yerleştirebiliriz.
Oraya gidiyoruz.
Şimdi düzleştirilmiş vektörümüz var ve düzleştirme basamağı bitti.
Mükemmel.
Şimdi LCN bölümüne bakalım.
Anladığınız gibi LSD, düzleştirilmiş vektörü girdi olarak alıyor.
Bu üç boyutlu vektör, üç kez iki kez üç kez üç öğe.
Yani zaten hazır ve icn için hazırlanmış.
Ekip artık bu Yassılaştırma vektörünü girdi olarak almaya hazırdır ve bu nedenle LACMA'mızı ve girdileri ilk önce
X hazır oldukları argümanı alabiliriz.
FLATOW Ve vektör ki bu x ışın burada genişlettik.
Ama aynı zamanda ve sorun da devreye giriyor.
H x ve z x koymamız gerekir.
Ve ha-Satan see X'i kullanabilirsiniz, çünkü bu ayrımları ileri fonksiyonun orijinal
girdi değişkenlerinden yapmıştık.
Böylece LACMA X plakaları, dört sarmaldan sonra vektör çıktı vektörünü ve hücre notunun her birinin gizli kalmasını sağlar.
İşte gidiyoruz.
Öyleyse özünü unutmamalıyız, çünkü LSD bir değişken veya işlevdir, bu nedenle nesne
kendisine ve bir CM'ye bağlı bir değişkentir ve bu aslında çıktı düğümleri ve çıkış sesleri
olacak toplam iki çıktıyı çıkışlara döndürür.
Yani aslında topikal ve bu nedenle H güncelleyebilirsiniz.
X y ve z x hücre düğümleri, çünkü buradaki NCM'nin çıktısı budur.
Harika.
Artık neredeyse bitti.
Şimdi, illüstrasyon çıktılarına sahibiz çünkü yararlı çıktıları elde etmeliyiz, aslında yalnızca
gizli notlar kullanışlıdır ve bu nedenle X değerini tekrar X olarak alacağız ve
X, çıkış örneğinin ilk unsuruna atax değerine eşit olacaktır. ABD'nin bir X eşittir.
Ve neredeyse bitti.
Bir odada eleştirmen için iki beyinli, bir beyinimiz olduğunu unutmayın.
Ve bu nedenle, aktörün çıkış sinyalini ve eleştirmenin çıktı sinyalini döndürmek için çıkış
sinyallerine sahip olmalıyız.
Ve bu nedenle şimdi yapacağımız şey bu iki çıkış sinyalini geri getirmek ve bunu nasıl yapabiliriz.
Bu çok kolay.
Doğrusal bağlarımızı almamız gerekiyor, ancak eleştirmenin doğrusal bir bağlantısı ve aktörün tam bağlantısını da
ayrı ayrı ele alalım.
kullanışlı bir çıktısı olan ve bu çıkış sinyali olacak olan X çıkışına uyguladık.
Ve bu bağlantıların herbiri, LACMA'nın
İşte gidiyoruz.
Haydi Yapalım şunu.
Önce öz veya nesne ele alalım, o zaman kritik olan eleştirmenin doğrusal bağlantısını
ve X'e uyguladığımız bu kolinayı CM'nin sinyali sinyalini alıyoruz ve aynı şekilde tekrar öz elimize
geçtikten sonra aktörün doğrusal bağlantısını alıyoruz hangi aktördür ve kolinar ki x'e
aynı uyguluyoruz.
İşte gittik, ihtiyacımız olan ana şey buydu.
Ancak sonra Ajax'ın üst kısmını bir düğüme geri getireceğiz ve X düğümünü satacağımızı görüyoruz, çünkü daha
sonra bunları kullanacağız ve LCN'nin retro görünümünü yapacağız.
Tamam mükemmeldir.
Şimdi de beyinle işimiz bitti.
Veya beyinlerini söylemeliyiz, çünkü aslında aktör için iki beyin ve bir eleştirmen yaptık.
Böylece beyinleri ile sekizinci yapmak için tebrikler.
Umarım CNN'de ve Anniston'da birleştirmek çok zor değildi, ama en azından iyi haber şu
ki, en iyi ve en güçlü modelle çalışıyoruz.
İşte gidiyoruz.
Aslında bu ilk aile modeliyle bitti.
Y.
Ve sonraki iki çalışmada optimizerle ilgileneceğiz, çünkü ayrı bir
iyileştirici yapacağız.
Her bir kod satırını kesmeyeceğiz çünkü bir çok şey araştırma kağıtlarından geliyor ve
bu aslında oldukça spesifik.
biz hala tren işlevi yaparak büyük bir işlevi göreceğiz ve bu algoritmayı görmek.
Ve bu optimizer ile devam edenlerin ayrıntılı ayrıntılarına geçersek, bir daha gerçekleşmeyecek
olan bu iş için biraz fazla zorluk çekebiliriz, çünkü
Bunun için biraz enerji harcamak istediğine inanın bana.
Ve bu nedenle bu konuda fazla vakit harcamayacağız.
Ancak yine de kodu genişleteceğim ve bu optimizasyonun arkasındaki tüm fikri anlayacaksınız.
Bu etkinlik sınıfını yapmak için yine tebrik eder, sizi bir sonraki Statoil 290 iyileştiricisinde göreceğim.
O zamana kadar tadını çıkar