こんにちは、このパイプとTorroを歓迎します。この関数の5つの変数、つまり3つの畳み込みと時間的接続を定義する必要があります。
最初のものから始めましょう。
畳み込みは入力画像に畳み込みを適用するので、元の画像となります。この畳み込みを作成する方法がすべて簡単になるようになります。
さて、私たちがしなければならないことは、実際には特定のクラスの科目を作成することです。このクラスはから取られ、その後、クラスがtoに来るのは2D画像で作業しているからです。議論
最初はチャンネルにあります。
それをチャンネルに入れましょう。
2番目はチャネル外です。
3つ目はKernoサイズで、残りの部分は拡張グループと偏見を埋めることです。
そして、私たちはこれらすべてのものに対して異なる値を持っています。
だから私たちは行くつもりはないが、彼らはデフォルト値を維持しようとしている。
しかし、重要なのは、チャネルとチャネルの3つの引数とカーネルのサイズです。それで、それらが対応していると思います。
まあまあ単純に一般的に畳み込みの入力に対応し、すべてのチャンネルは結論の出力に対応します。
だからそれは何になるだろう。
さて、それは私たちの画像のチャンネルの数になるでしょう。
基本的に私たちはモンスターを認識するための色がないので、実際にはモノクロ画像で作業するつもりです。
AIは、モンスターをモノクロで完全に認識することができます。
だから、私たちは色を見ていないだけで、それらの形でそれらを認識します。
そのため、1つのチャンネルを使用して、1つのチャンネルは白黒画像があり、3つのチャンネルは画像を呼び出したときです。
それゆえ、私たちはチャンネルで白黒画像を扱っているので、それは私たちのチャンネルと同じになるでしょう。したがって、私たちのチャンネルは、このコンボルーションの出力である畳み込みのイメージに等しくなります1。
基本的には、元のイメージのテキストに表示するフィーチャの数と同じです。なぜなら、基本的にどのように動作するのか知っているので、検出するフィーチャごとに1つのイメージを作成する人がいるからです。
1つの特徴検出器を入力画像に適用して、入力画像内の特定の特徴を検出したので、ここで出力画像の数は、検出したい特徴の数である。
だから今問題は、検出したい機能の数です。
一般的なプラクティスは32個のフィーチャディテクタで開始することで、この最初の畳み込みレイヤでは32％の画像になります。したがって、入力は1つの白黒画像であり、最初の畳み込みでは32個の画像が出力されます処理されたことは、もちろん、結論が入力画像に適用されて、検出された特徴を有する32の新しい画像を得ることを意味する。
そして、元の画像を通過する正方形の寸法以外のものであるカーネルサイズを指定する必要があります。
そして、一般的な練習では、2つまたは3つのワイド3つまたは5つを5つ購入するかどちらかを使用します。
そして、最初のものについては、5×5の10個のエンジンを持つ特徴検出器である5×5個の特徴検出器を使用するつもりです。
そして、次の畳み込みレイヤのためにこのカーネルのサイズを減らします。
そしてそれについて言えば、これはまさに私たちがやることです。
私たちはこれをコピーして2番目の畳み込みを定義しようとしていますので、ここではこれをベースにしています。とても面白く、とても簡単です。ドミノのようです。
第2の畳み込み層の入力チャネルは、第1の畳み込みの出力チャネルである。
したがって、この数の出力32ここでは、同じ数の入力32がここにあります。
これは、2番目のコンボリューションの入力畳み込みレイヤに32個の画像があるためです。
したがって、第2の畳み込みはこの第2の畳み込みレイヤに適用され、第3の畳み込みレイヤを返す。
それでは、問題は新しい画像がいくつあるかということです。
32個の新しい画像32を作成するのと同じことは、畳み込みニューラルネットワークでは、多くの場合32個のアーキテクチャが見つかると、実際には非常によく見られる数字です。
そして、カーネルサイズのために私たちは、我々の特徴検出器の次元であるカーネルサイズを減らす必要があります。
そして今、私たちは5人から4人、さらには3人になってから、さらに小さくなるつもりです。
さて、私たちの2番目の畳み込みは準備ができました。
それは入力32として画像を処理する。
元の入力画像の第1のフィーチャの各々は、32個の新しい画像を生成する。
特徴検出器のこの縮小された寸法のおかげで、
そして今、これをさらに押し進めましょう。
だから、私はこれをコピーしてここに貼り付け、いくつかの機能を検出するための第3の畳み込みを作成します。
それでは入力チャンネルと同じです。
デコンボリューション接続の左にある入力画像の数は、前の畳み込み接続の右に行った歳差画像の数です。
それは32です。
したがって、私たちは聞いて残念です。
それは最高です。
そして今、問題は何個の新しい画像を検出したいのかということです。
私たちは今64を取るつもりです。したがって、64の出力は歳差画像を出力します。
もちろん、今はもっと小さなカーネルサイズを取って、2つを取るつもりです。
そして、それはそこで畳み込みの非常に古典的なアーキテクチャであり、画像内で高レベルの特徴検出を行うことは非常に効率的です。
ここで3つの畳み込みがあるので、ここに3つの畳み込み接続があります。
さて、私たちの歯のついたつながりを得る時間です。私たちは、64回すべてを平坦化した後に得られるこの巨大なベクトルを取り戻すことを思い出させます。32回32回これらのすべての畳み込みから得られたイメージを再び新しい完全連結型ニューラルネットワークの入力となる1つの巨大ベクトルができます。
それで、最初にこの巨大なベクトルと隠れたレイヤーの間にこれらの接続を確立し、次に隠されたレイヤーと出力ニューロンの2つ目の完全な接続を出力ニューロンで構成する必要があります。
それぞれは、可能なアクションのキューブ値に対応しています。
では、これらの2つの接続を作ってみましょう。
あなたはそれをする方法を知っています。
それはまさに私たちが自家用車にしたことです。
それではもう一度やりましょう。
まず最初に私たちはマジオを取ってから、私たちがクラスを作ります。なぜなら、私たちが作り出すつながりは、支配階級の対象だからです。
そして、かっこ内に。
まあそれはそれらの数である出力フィーチャを入力フィーチャに置くのと同じです。
それで、最初の完全な接続のための入力機能は何になるのでしょうか。
これは、3つの畳み込みの後にすべてのプロセスイメージを平坦化した後、この巨大なベクトル変化にあるピクセルの数に等しくなります。
それで何がこの数字になりますか？
まあ実際にここにトリックがあります。
この数字は実際には得難いものです。
実際には、その数値を計算する関数を作成する必要があります。
我々はこの数字を得る変数を持っていない。
それを計算しなければならないので、今私たちは何をしようとしています。
そして、今私たちが持っていなければならないプログラミングの考え方を理解し、この障害を克服するために今考えなければならない考え方をあなたにもたらすことを試みることは非常に重要です。なぜなら、
Flatenベクターにこの数のニューロンを持つ。
私は何をすべきか。
私はここで立ち往生している。
あなたが今できることは単にニューロンの数を表す任意の名前をここに入力するだけなので、実際には何もしません。そのニューロンの数ニューロンの数を珍しくしてから、戻ってくるニューロンの数を変えるだけです。
私たちが探しているこのピクセル数。
だから私たちは完全にこれを完全に入れることができます。それはまだ存在しないので警告が表示されますが、後で機能で作成します。
そして、たとえ機能が後になっても、私たちはそれを完全に許可されます。
あなたがそのような障害に遭遇したときに必要となる典型的なプログラミング思考です。
あなたはあなたが逃しているものを得るための機能を作ることができます。
すべての権利とその後の私たちの特徴と未来。
これは隠れた層のニューロンの数であり、今回はあなた次第です。
それは、作成したい新しいネットワークのアーキテクチャに依存します。
そして、良い数字は少ない数字ではありません。
したがって、例えば40ニューロンは良いかもしれません。
それを増やそうとすることができます。
トレーニングが遅すぎない場合は、それを増やすことができます。
おそらくそれは予測を改善するだろうが、40で始めることは多分それを後で増やすだろう。
最初の完全な接続のためにそれだけです。次に、このペーストを隠しレイヤーと出力レイヤーの間の接続である2番目の完全な接続用にコピーします。
したがって、ここのフィーチャは前のレイヤのアウトフィーチャとなり、それは40です。
そこでここに40を置くことができます。
もちろん、レイヤー内のニューロンの数です。
そして、私たちの未来はニューラルネットワークでなければならない出力ニューロンの数に等しくなるでしょう。
そして、各出力ニューロンは1つの新しい値と1つのアクションに対する1つのCuveeと応答に対応しているので、出力ニューロンの数はもちろんアクションの数であり、これに対して1つの変数があります。そこにおめでとうございます。
ニューラルネットワークのアーキテクチャーを見つけました。私たちのニューラルネットワークは、3つの畳み込みレイヤーと1つの隠れレイヤーで構成されています。
このすべてが1つの大きなCNNとこのCNNでゲーム内の機能を検出するので、AIはどこに行かなければならないか、どこで撮影する必要があるかを知ることができます。
それでは、このステップに進みます。
それは最初に行われた非常に重要なステップです。
今、私たちは、まだ欠けているこの数のニューロンを得る次のステップに進むつもりです。
それは実際に私たちがここで警告と電話番号のニューロンを持っているが心配していない理由です。
次に、この巨大なベクトルの中のニューロンの数を返す関数を作り、それをいくつかのニューロンを呼び出す変数に入れます。
だから、次のチュートリアルでこれをやってみましょう。
それが私たちの次のステップです。
それまではAIをお楽しみください。