こんにちは、このチュートリアルを歓迎します。
さて、私たちは道徳的で最も重要な家禽の最初の仲間から始めようとしています。
なぜ。
これはこのファイルにあります。このファイルには、このファイルにある8：3
Simmoの中心にある脳を知っているホモの脳を実装します。このファイルには、ニューラルネットワークを作成します。もちろん、我々はまだ深い強化学習をやっているからです。
だから目を持つことができ、このニューラルネットワークの内側には、アクティブなクレイグミルに関連するすべてのものが統合され、ボーナスがあります。
私が最も強力なA-3道徳の1つを実装していると言いましたが、その強力なものは、新しいネットワークを記録し、より正確にはLCNの長期記憶を含むということです。行っている。
これは実際には入力の一時的な特性であるため、予測がさらに向上する可能性があります。
だからそこに行く。
私たちは、深化の過程で見た基本的にすべてのニューラルネットワークを組み合わせた非常に強力なモデルを実装しています。
これは、人工ニューラルネットワークであり、畳み込みニューラルネットワークであり、記録的な新しいネットワークである。
これらのネットワークの中心にはもちろんAI AIを非常に強力にするA-380モデルもあります。
それでは、このモデルを攻撃して実装しましょう。
だから私たちは2つの機能を作って始めます。
新しいネットワークがあることを知っているので、ウェイトを初期化することができる機能がいくつかあります。したがって、ウェイトを持ち、この2つの機能を我々はすでに、家庭内で非常に簡単に統合するツールを持っているので、ニューラルネットワークです。
したがって、これらの2つの関数は正規化された列になります。
Initialiserは、基本的にはある重みを初期化するだけでなく、テンソル重みの特定の分散を設定する関数です。
それで、まさに今実装しようとしていることです。
そして、その関数の重みとなる2番目の関数を実装し、基本的に十分な時間に重みを初期化して学習を行います。
大丈夫。
そして、これらの2つの機能を完了したら、ニューラルネットワークの実装を開始します。
それではすぐにこれらの2つの関数を作ってみましょう。ここでdefで始めると、この関数の名前を正規化し、これらのコア列は初期設定子を強調します。
そこに行く。
そして、この関数は2つの入力を受け取ります。
最初に、私たちが初期化したい重みと標準偏差になるでしょう。というのも、私たちは重みのテンソルに特定の分散を設定したいと言ったからです。
なぜこれをやらなければならないのか理解したいのであれば、明日までに俳優と批評家になるニューラルネットワークを作るときを知っているからです。そして、俳優と批評家のためのもの。
これら2つの完全に接続されたレイヤーにはウェイトがあり、これらの2つのウェイトグループのそれぞれに対して標準偏差を設定します。
それでは、俳優の標準偏差を小さく設定します。
約0になります。 01と批評家のための大きな標準偏差があります。
だからこそ私たちはこの関数を作って、後でアクターとクレイクのために初期化するウェイトの標準偏差を簡単に設定できるようにしています。
だから私たちはこれをやっているのです。
今はデフォルト値を設定するだけですが、後でウェイトを初期化するときに変更されます。
ですから、1のために使ってみましょう。 0。
大丈夫。
そして今、この機能の中身を定義する準備が整いました。
最初に準備するのは、私たちが呼び出すアウトプットです。
だから、これはすべてこの関数によって返されるものです。
そして、最初に私たちがやろうとしているのはそれです。
あなたが理解するように、この出力は特定の標準偏差を持つテンソルの重みになります。
しかし、標準偏差を設定する前に、初期化したいだけで、ここで標準偏差を設定します。これは、この関数の入力である引数です。
テンソルの重みを初期化するには、それを行う方法を知っているかもしれません。
私たちはすでにそれをしました。
私たちはtorcheライブラリを使用し、このtorcheライブラリからラウンドをとり、正規分布に従うランダムウェイトでトーイングされた答えを初期化する関数を使用します。
だから、それは暴言と呼ばれています。
そして、通常のように。
それでは、単に入力する必要があるのは、膨張が含まれる要素の数です。
そして、この要素の数はもちろん、ここではこれらの重みのテンソルを実際に初期化していたので、重みの数です。
そして、この数の要素を得るには、単純に重みを取り、点を追加して括弧でサイズを取得します。
そして、これは要素と重みの数を与えて、同じ数の要素のトーチテンソルを作成し、正規分布に従ってランダムな重みで初期化します。
大丈夫。
そして今、標準偏差である標準偏差をここで設定します。
だから我々は単純な正規化を行うつもりです。
私たちは拷問された体重感覚を持っており、今度はそれを正常化したいと考えています。
正規化するには、明示的な計算を書くだけです。
そして、私たちが今ここで行う必要があるのは、私たちの出力を受け取り、私が今述べた合計で割った標準偏差を乗じて更新します。
そして、合計を得るために、トーチによって平方根関数を使用します。
そして、それがここで取られたときにはそれはトルチェルです。
これが平方根関数です。
そして、内部ではベクトルの重みのいくつかを四角形で入力します。
それで私たちは私たちの成果を取ります。
それから私達は入力のべき乗関数を使います。なぜなら、和の二乗をとって、太陽をとるからです。
そして、内部では、体重を含む円錐のインデックスを指定します。
あなたがそれらを合計したいと思っているので、私たちは通常、私たちのアウトプットの関数として学校で展開しています。
大丈夫。
これにより、これまでTorchinの一種の重みとして初期化されていたすべての重みを得る重みが得られます。
正方形の合計を取ってから平方根を取って正規化を適用します。
分子にこの標準偏差があるという事実は、ここに書くことができるようにします。
バリエーションは、標準偏差の2乗に等しくなります。
この式は、ここで初期化したこのテンソルの重みが、標準偏差の2乗に等しい分散を持つようにします。
これは、将来の実際の標準偏差をどのように設定して、すぐに批評家が作成するか、そして俳優にとっては小さな標準偏差を選択し、評論家にとってはより大きな標準偏差を選択する方法です。
大丈夫。
そして今、私たちは一つのことしか残していません。
もちろん、この標準偏差で正規化された出力を返すことはもちろんです。
大丈夫です。
これが最初に必要な機能です。
これは、今夜使用するのがとてもうれしい最初のツールです。
H-3海脳。
私たちにはもう一つの機能があります。
これは重み関数になります。
それは学習を最適にするために体重を初期化することを思い出させる機能に過ぎません。
それでは、次のチュートリアルで、それまでIを実行しましょう。