Bună ziua și bun venit la acest tutorial.
In regula.
Deci, în tutorialele anterioare am făcut creierul sau dacă doriți ca creierul pentru A-3 să vadă acum, trebuie să
pregătim acest creier.
Dar, pentru a-și instrui creierul, avem nevoie de un optimizator care folosește acest instrument și de o țigară
în centru pentru a lua greutatea în funcție de cât de mult contribuie la eroarea dintre previziuni
și ținte.
Și ceea ce am făcut până acum în primul și al doilea modul am folosit optimizatorul de atomi prin torche în
antrenament.
Dar, așa cum v-am spus, avem de-a face cu o problemă foarte dificilă, care este izbucnită, iar algoritmul A-380
nu este suficient pentru a rezolva această problemă.
Avem nevoie de niște optimizatori personalizați și de multe trucuri diferite pentru a rezolva această problemă fără a
aștepta vârstele.
Deci, acesta este scopul de a face acest lucru și de aceea avem un optimizator personalizat separat bazat pe
optimizatorul de atomi.
Și asta este cuprins în această clasă de inamic comun și de ce atomul împărțit.
Este pentru că este de fapt atomizatorul de atomi, dar acest lucru va funcționa pe statele comune.
Așa că vom explica cum funcționează și că este vorba despre toile. Deci vom trece prin
diferitele funcții aici, fără a le ucide, pentru că știi că vrem să păstrăm ceva energie pentru următoarea și, în
plus, este trenul pe care l-am care va dura mai mult de o sută de linii de cod.
Așa că fii gata pentru asta.
Și, prin urmare, vom încerca să explicăm ce se întâmplă aici într-un Statoil Statoil.
Și să începem chiar acum.
În regulă, mai întâi introducem acest atom de partajare a clasei, care va conține trei funcții, funcția
init, memoria partajată și funcția pas.
Deci, ceea ce facem mai întâi este că moștenim din optin acel atom care este, desigur, optimizatorul de atomi
și că ajungem din modulul Upton din biblioteca tortei.
Deci, aici suntem o heritanță clară pentru a obține instrumentele legate de optimizatorul atomic și apoi începem
cu funcția init.
Deci, ce se întâmplă aici.
Mai întâi folosim superfuncția pentru a moșteni de la toate instrumentele și toți parametrii de bază ai atomului clasa
Atom și acești parametri de bază sunt aici.
Harams învață rapița Epsilon și dezintegrarea în greutate.
Și apoi începem o urmărire.
Acest prim Foluke pentru grupul însuși pe care îl organizează grupul Paramo.
Deci, pentru noi, ceea ce reprezintă grupuri parumice create în jurul grupurilor conține toate atributele optimizatorului.
Și printre aceste atribute avem parametrii pe care trebuie să îi optimizăm pe acești
parametri pe care vrem să atomizăm alte căi ale rețelei care sunt conținute în grupurile de auto-parumă, probabil.
Așa că mergem grupul aparține grupurilor de auto-ajutorare.
Și aici avem cel de-al doilea Faltu care va obține acești parametri pe care vrem să le optimizăm
și care sunt exact conținuți în grupurile de parumă de auto-îndoială, probabil.
Deci, practic, trecem prin grupurile de auto-ajutor care conține toți parametrii, iar pentru fiecare grup de parametri și
de auto-vorbit din grupuri vom trece prin parametrii pe care vrem să le optimizăm.
Prin urmare, pentru grupul Paramo aici înseamnă pentru fiecare Tancer de greutăți pe care vrem să o optimizăm.
Deci, pentru fiecare senzor de greutăți pe care vrem să o optimizăm și apoi ce se întâmplă în interiorul acestui grup cu
aceste patru linii de cod.
Practic, ceea ce se întâmplă este că actualizarea făcută de optimizator se bazează pe o medie mobilă exponențială
a gradientului.
Asta e linia de cod aici.
Aceasta este media mobilă exponențială a gradientului momentului care este unul de ordin.
Dar obiectele realizate de atom nu se bazează doar pe faptul că se bazează, de asemenea, pe o medie
mobilă exponențială a pătratului gradientului.
Aceasta este o medie mobilă exponențială a gradientului impulsului la două.
Deci, aici este media mobilă exponențială a tuturor unuia.
Și aici este media mobilă exponențială de două pentru fiecare dintre ele pe care EMJ le-a degradat.
Așa că ce se întâmplă aici.
Și acum, dacă doriți să obțineți mai mult în profunzime despre modul în care funcționează media mobilă
exponențială, vă încurajez foarte mult să aruncați o privire asupra acestei metode de cercetare Adam pentru optimizarea stochastică, deoarece
practic optimizatorul de atomi pe care îl implementăm chiar acum se bazează pe algoritmul unu aici.
Deci, dacă doriți să aveți mai multe detalii despre modul în care algoritmul funcționează bine, această lucrare va fi cu siguranță utilă.
Apoi aveți câteva explicații suplimentare asupra algoritmului cu atomii și regulile.
Și știi că asta e numai dacă vrei să ataci asta înainte de a ataca funcția mare de tren
care va face ulterior.
OK, hai să ne întoarcem la bizon.
Și acum să trecem la cea de-a doua funcție de memorie partajată.
Deci, acum voi spune doar câteva cuvinte.
Ideea acestei funcții de memorie partajată este un fel de tensor pe care kuda îl cunoașteți ca fiind un accelerator bazat
pe o vedere.
Și, în principiu, ceea ce se întâmplă aici este că avem acești tensori ai statelor care împărtășesc memoria aici
aici și aici, care se comportă un pic ca un tenso care ar putea accelera calculul accelerat.
Dar diferența este că aici senzorii care împărtășesc memoria trimit calculul la o parte din GP-ul
pe care tu sau tu îl ai accesibil tuturor amenințărilor paralizate.
Deci, asta e practic ceea ce se face aici.
E un pic cam ca 10 la acel kuda dar este trimis doar unei părți a GP pentru
a fi accesibil amenințărilor paralelizate.
In regula.
Și apoi avem ultimul pas de funcție.
Deci știți această funcție este ca metoda pas a optimizatorului de atom pe care o folosim în acest curs.
Și așa se bazează din nou pe algoritmul din aceeași lucrare pe care am văzut-o înainte.
Deci, acest algoritm.
Așadar, doriți să înțelegeți în detaliu următoarele linii de cod.
Din nou, eu Ingrid esti tu sa te uiti la acest algoritm unul prin aceasta lucrare.
Și, în afară de ceea ce se face aici, nu este absolut obligatoriu, deoarece aceasta este de fapt o paste copie a
metodei pas care acționează asupra acelei clase de atomi.
Deci, practic ceea ce se face aici, am fi putut face acest lucru folosind moștenirea noastră, pentru
că aici moștenim din Acton că Adam și așa vom folosi moștenirea noastră. Ei bine,
ce putem face în loc să facem toate acestea este doar de gând să scriu aici. superfuncționalitatea pe care o aplicăm clasei
noastre comune Adam, atunci obiectul nostru de sine și aici adăugăm doar pasul cu pasul parantezei este metoda actului din acea
clasă și exact același lucru.
De aceea spuneam doar că aici este doar o copie a pasului metodei pasului actului din
clasa Atom.
Deci, cred că dacă înlocuiți toate aceste lucruri prin această super funcție aplicată pentru a împărtăși lui Adam și metodei de pas,
am putea obține exact același lucru.
Bine, deci a fost interesant să te uiți rapid la asta.
Practic, puteți vedea acest lucru ca optimizator Adam.
E ca și cum am arunca o privire mai profundă la ea.
Dar, din nou, dacă doriți să faceți mai multe detalii despre toate astea și dacă doriți să înțelegeți ce se
întâmplă în spatele scenei, vă încurajez să aruncați o privire la această lucrare de cercetare.
Voi pune link-ul în comentariile de aici.
Știi că îți amintești că vei avea tot codul conectat în detalii minunate.
Deci e foarte bine dacă poți să te uiți la ea.
Și acum sper că aveți o mare energie pentru că vom trece la fișierul de tren care va conține această treaptă imensă
de tren și care va pregăti practic creierul nostru pe care acum îl putem face pentru
că avem optimizatorul nostru.
Deci, acum aveți o pauză bună.
Aveți un somn bun și ori de câte ori vă simțiți într-o formă excelentă.
Să trecem la pasul următor.
Până atunci, bucurați-vă de AI.