こんにちは、店にようこそ。
私はA-3に脳を見させようとしているので、とても興奮しています。
それがAIの脳です。
脳について言えば、私は何かを強調したいと思います。
最初のモジュールでは、完全に接続されたレイヤーだけで簡単な脳を作りました。
Dhoomの2番目のモジュールでは、レイヤーを完全に連結しただけでなく、目を見ることができる畳み込みレイヤーを追加したので、画像を観察したり、内部で何が起こっているかを理解できるため、
そして今、私たちは目を持って層を完全につなぐだけでなく、記憶をも持つ脳を作るため、高いレベルでさえ言います。
前のチュートリアルで述べたように、私たちはこの大きな脳の中にその仕事に関する記録を追加し、脳に長い記憶を与えて、時間的関係を入力画像の時間的性質を理解できるようにするためです。
だから私たちはもっと強力な脳に行きます、私たちはIntimanについてのDymoは今本当に本当に強力であり、AIを構築し、より深く深くフォースマンの学習を行うことが、人間の脳の仕組み
私たちは、脳の基本的な関係を線形結合で始めることを知っています。
その後、目を追加してメモリを追加しました。
将来のモデルで何を追加するのかは誰に分かりますか？
2018年には、脳を人間の脳のように見せるようなものを追加するかもしれないことが分かっています。
しかし、すでに完全に接続されたレーザーの目と記憶を持つことで、私たちはすでに本当に良い機能の脳を持っています。
だからそれをやりましょう。
この脳を作りましょう。
だからいつものように、それは畳み込みと科学で多くの性質を持つため、クラスを作るつもりです。
だから我々は、これをすべて初期化してこれらすべての接続を作成するように機能させるつもりです。
もちろん、我々は最終的に出力を得ることができるように、もちろん、我々は脳内の信号を伝播するフォード機能を持っています。
大丈夫。
準備はできたか。
これをやろう。
もちろん、ここでは頭脳について話しています。
しかし、俳優と評論家を別々にして能動的な批評原則に基づいたモデルを作っていることを忘れてはならないので、実際に俳優のための完全なつながりと評論家にとって意味のあるつながりの1つを実際に作ります。
私たちがどれくらいうまくやっていくかは、実際にはかなり簡単にわかります。
だからアクティブな評論家とこの俳優のクラスは、最後から継承し、MaggioはすべてのPitreツールを使用できるようにします。
だから、そのモジュールの最後から継承するためにこれをやってみましょう。
さて、トーチ・ライブラリーを最初に、次にそれを、そしてそれとムドガルを取る必要があります。
大丈夫。
私たちはそれを継承します。
大丈夫。
だから、私たちは最初の機能を果たし、それはもちろんその機能になります。
だから私たちは二重のアンダースコアで始まり、この関数はオブジェクトとの引数selfとして入力画像の支配である入力シェイプを取り、それを非入力と呼びます。基本的には空間すべてのアクションが含まれています。
私たちはまた、この行動空間から多くの行動を取ることができることを知っています。これは実際にはすぐに起こるいくつかの行動です。
だからこそ、私たちは議論のために必要なのです。
それだけで十分です。
そして、関数の中に入って、脳に適切なすべての変数を作成しましょう。
しかし、私たちが行う前に、マジオの終わりからのすべてのツールを使用することができるように、何らかの方法で継承を活性化するために、何をしなければならないかを覚えておいて、内部でこのようにスーパーファンクションを使用しなければなりません。
私たちのクラスであるアクターの批評家は、オブジェクトで自分自身を思いついています。
そこに行く。
それは私たちの脳を構築するためにトーチから私たちが必要とするすべてのツールを私たちに提供します。
それでは
まあ、それは目の目をする時です。
それは畳み込みです。
だから私たちはすでにこれを細部について詳しく説明してきたので、非常に迅速にそれを行うつもりです。
私は氷があった日を思い出すので。
したがって、我々はいくつかの結論を出すことはまったく同じです.2つのストライドと1つのパディングの3つのサイズの32個のフィーチャディテクタを備えた非常に単純なアーキテクチャを使用します。
だから、それはかなり古典的なアーキテクチャですが、それは実際にはあなたが知っていることを知っていることを知っている私は休憩中に起こっていることを確認してください。
OK。
さて、それらの畳み込みを作ってみましょう。
畳み込みはオブジェクトの変数になるので、私たちは自己から始めます。それで自分自身をそれを呼び出すことができます。そして、4つの畳み込みがあり、これが可能です。
そしてそこに行く。
私たちはNとMaggioの点を取ってから、実際にコンビニエントが嫌なものになるので、私たちはクラスにコーンを取る。
そして、最初に内部に画像の入力形状を入れます。
それで私たちはここにあるので、これをコピーして最初の入力として入力することができます。
次に、第2引数は、カーネルの数である特徴検出器の数である。
だから、我々は古典的な選択肢を言ったので32を取るつもりです。そして、入力画像上をスライドするセルの数であるカーネルのサイズを選択する必要があります。
そして、私たちは選択肢に入った3つの4つまたは5つを取るか、3つを選ぶつもりで、次に選択するつもりであることを忘れないでください。
しようとしました。
入力画像から第1の畳み込み層に向かう第1の畳み込みのための詰め物は、32個の畳み込み画像からなる。
だから今、私たちは第2の畳み込みを作る準備ができています。
実際にはほぼ同じになるので、私はこの行をコピーして、下に貼り付けたものを下に貼り付けて、最後に貼り付けることにします。変更する必要はほとんどない4つの畳み込みがあるので、すでに置き換えています。
1つは3つで1つに来て、4つで来る。
それは私たちの4つの畳み込みになります。
もちろん、ここではいくつかのものを変更する必要がありますが、それぞれを2つずつ追跡し、1つのパターンを維持するためです。
それらはすべて、32個の出力を有する32個の特徴検出器を有する。
しかし、ここでこれは畳み込みの左の部分に対応することを覚えておいてください。
実際には、前の結論の右の部分にあったものがドミノのようなものであることに気付きました。
それは本当に簡単です。
したがってここでは32を入れなければなりません。ここでは32と32を非常に簡単に見ていきます。
さて、要約すると、入力画像がないものから始めます。
Simon
Jonesは最初の畳み込みであり、それぞれ32個の畳み込み画像を取得し、次に32個の畳み込み画像から2番目の畳み込みを適用して32個の新しい畳み込み画像を取得し、32個の新しい畳み込み画像から同じ画像を取得します。
第3の畳み込みを適用して32の新しい畳み込み画像を得てから、最終的に3つの畳み込み画像から第4の畳み込みを適用して特徴を得る。
大丈夫。
そして、これでこれで十分です、または私はボールを非常によく取る監督を持つことになります。
大丈夫ですよ、それは畳み込みのためのものなので、それは目のためです。
そして今、記憶を世話しましょう。
この脳のこの新しい機能は、これまでとは対照的に、監督を持っているだけでなく、このような記録や神経の長い短期記憶を見ることになるので、スーパーメモリの長い記憶を持つことになりますあなたのモデルにある種の長い記憶を与えて、過去からの長い時間的関係を学ぶことができるように、私たちは自己から新しい変数を作り出し、この新しい変数を単純に呼び出すこれは脳内のLACMAネットワークに対応するからです。
だから、SVMとLCNのコードを書く前に、脳のこのLACMA部分が何をするのかを理解するようにしましょう。
したがって、このLCNが入力入力画像の時間的性質を知るために使用されることを理解する。
例えば、ボールがaに当たった場合、LACMAは天びんをエンコードします。
それが最初に理解できることです。
ゲームで何が起こっているのかをエンコードします。
次に、ISTMを実装したときに理解しなければならない次の重要なことは、時間依存性を順に選択する必要があることです。ここでは、ニューラルネットワークに一連の4つの画像を供給するため、
1時間20分で何が起きるかは時間Tに何が起こるかに依存する。
Tマイナス1 Tマイナス2マイナスTマイナス3となるので、確実に行うことができます。
しかし、良いニュースは、我々は分析YEMを使用するつもりであるため、我々はさらに複雑な時間的関係を学ぶことができるだろうということです。
例えば、1:20で起こることは時間Tで何が起こるかに依存するいくつかの単純な特性を学ぶことができる。
Tマイナス3分からTマイナスまで20分をマイナスします。
そしてそれはこのアッセイで長い短期間記憶の長い部分であり、非常に複雑な時間的関係をいくつか学ぶことができます。
さて、LCNを追加しましょう。
これを行うには、N inモジュールを使用して、そのクラスをTとして追加します。 N.
DSTと新しいネットワークの一部を表すオブジェクトとしてこれを作成します。なぜなら、理解することが重要なのは、私たちがCRを作っていることです。そして、あなたは畳み込みの新しいネットワークを記録し、arlandの部分はこのLACMAセルに入力する必要があるのは、最初に畳み込み後の出力のサイズです。
32倍3倍3倍です。
したがって、この32回の3回の3回は、実際には4回のコンボリューション後の出力です。
しかし、それはLSDのRNAの入力となり、それが機能します。
そして今、なぜ4つの畳み込みの出力がサイズの3倍の2倍の3倍の3倍になるのですか？
それはそれほど直接的ではないと心配しないでください。
実際には単純な式ではありませんが、この数の出力ニューロンを計算する式があります。
デコンボリューションのプールされた複雑な画像を平坦化した後。
しかし、この大きなフォーミュラの条件を集めれば、3倍の32倍になる。
私たちはもっとたくさんのことをしなければならないので、これにはあまり時間を費やしたくありませんでした。
さらに、この数値を計算する関数をすでに作成しています。
このカウントニューロンを機能させるのは、運命のためだったことを忘れないでください。
あなたが望むなら、それを再利用することができます。
あなたは確信していませんが、それは出力数の計算のようなこの大きな式の条件を集めた後に得られるものです。
それは第1引数のためであり、第2引数は出力ニューロンの数になります。
そして、私たちは256 OKに行きます。
そして、それが今何を意味するのかということは、ゲームの各イベントをエンコードするベクトルを持っていること、言い換えればエンコードされた状態を持っていることを意味しているので、俳優と批評家を分離できるようになりました。実際には、俳優と批評家の2つの別々の新しいネットワークを実際に作成するつもりですが、これらの2つのニューラルネットワークのイメージと時間的関係の同じエンコードになります。
これは、これら2つの新しいネットワークで共通する部分です。
これは2つの新しいネットワークの同じ始まりになりますが、今は俳優と小川のために変化するだろう。なぜなら、俳優のための完全なつながりと、クレイクのほぼ完全なつながりとは異なるものを作るからだ。
。
だから、すぐに休憩を取って、次の少しでもそれをやりましょう。
それまではAIをお楽しみください。