こんにちは、Torroへのこの道を歓迎します。今度は、すべての脳を通して信号を伝播させる前方機能を、入力画像からアクターのキー値を含む出力までデリートは、評論家のために関数によって取られた値です。
だからDumeのためにしたことと全く同じになるだろうが、今回は何かが変わることになるだろう。
改正がそれを変えようとしている。
今、私たちは脳にイラストを持っています。
ですから、私たちは皆シグナルを伝播させ、それに注意するためにもっと何かをしなければなりません。
あまり重要ではありませんが、これまでとは違った変更点は、非線形起動関数を知っているので、実際の起動関数を使用するつもりはありませんが、もっと洗練されたlooを使用するつもりです関数。
あなたは過去に礼拝を話していることがわかります。
さあ、これをやってみましょう。この機能を死から始めましょう。
実際には、この実行されるクラスの最後の機能です。
だから、私たちはアインシュタインのように前進させようとしています。そして、この4番目の機能はオブジェクトと入力を使用するため、オブジェクトを自分自身で取ることになります。
これらの入力が何であるかを理解するためには非常に重要です。
これは、入力画像だけでなく、これらの入力に隠れノードと同じノードのセルノードも含まれます。
そういうわけで、私は今いくつかのことが変わることを強調したいと思っています。
基本的には、リストのインターネットとセルノードの順方向機能を検討しています。
私たちがしようとしていることは、フォワード関数を置く際に、この議論のこれらの2つの入力を分けることです。
さて、我々は入力画像になる新しいVoivodeを思い出すことができます。
それは入力画像をデザインしたもので、隠れた状態の寺院である転倒H XとC
Xとコロシアムの細胞状態でそれらを分離します。
だからH x他の州とC Xは南の州です。
すべての権利とそれは、ここでのこの議論である入力と等しくなります。
そこで我々はその分離を行ったので、脳全体に信号を伝播させ、最初のものから最後のものまで、LACMA接続と畳込みの接続を使用して異なる層を連続的に得ることができます。リニア接続はここでは完全な接続です。
だからこれをやりましょう。
今は以前と同じになるでしょう。
最初のレイヤーをXと呼び、入力からこの最初のレイヤーに信号を伝播させるために必要なこの最初のレイヤーを取得します。したがって、最初のコンボリューションを使用する必要があります。入力画像から第1層に信号を伝搬させる。
だから私たちはこれをコピーします。なぜなら、これが最初の畳み込みであり、この最初の畳み込みを入力画像に適用するからです。これは正しい入力であり、入力画像からの信号を最初の層。
しかし、画像内の非線形関係を知るために非線形活性化関数を使用して線形性を破る必要があることを忘れないでください。これを実行するには、今触れて触れてみてください。
しかしそれの前にそれを手に入れよう。
だから、それを得るには、実際にショートカットを持っている関数モジュールを取り出し、次にそれをループにしてから、ニューロンを非線形にアクティブにしたいので、これを括弧で入れます。
この最初の層は入力に最初の畳み込みを適用して得たものです。
それでは、PIトーチDougに行き、それが何であるかを理解しましょう。
ここにあります。
だから、あなたはそれにアクセスして、トーチを張ったり、スラッシュしたりすることができます。
次に、H GとLを入力して、非線形のアクティベーションを見つけ、非線形のアクティベーション関数を見つけなければなりません。
まあ、実際には古典であることがわかっています。ゼロとXの最大値を知っていれば、グラフを覚えています。
それであなたには6つのものがあります。
だから少し洗練された。
それから、私たちは一見を持って行きます。
そして、あなたが見ることができるように、青はやり直しと追加の要素です。
だから、もっと洗練されたようなものです。
それがニューロンと異なる層を非線形に活性化するために使用するものです。
そして、この新しい活性化関数は、その単位で指数関数と呼ばれます。
だからそこに行く。
eluを最初の畳み込みレイヤーに適用します。
そして今、物事は簡単になるだろう。
基本的にはXを追加するだけなので、最初の畳み込みレイヤーから2番目の畳み込みレイヤーへの信号の伝播については、次のセクションに進んでいきます。xはxを最初に畳み込むためです。
そして、第1の畳み込み層から次の畳み込み層へ信号を伝搬することによって、次の畳み込み層Xが得られる。
したがって、最初の畳み込みレイヤーから2番目の畳み込みレイヤーに信号を伝播するには、単にこれをコピーしてここに貼り付け、1つを2つ置き換えることはできません。
そして今はもちろん、2番目の畳み込みは入力画像に適用されず、最初の畳み込みレイヤであるXに適用されます。
すべての完璧な完璧。
今、私たちはそこに2番目の畳み込みを得ます。
そして、ここでもう一度信号を2番目の畳み込みから3番目の畳み込みに伝播しましょう。
したがって、これを直接コピーしてここに貼り付け、2つ置きにすることができます。
そこに行く。
そして最後の1つ。
ここで3番目の畳み込み信号を4番目の畳み込み信号に伝播させ、最後の4番目の信号に伝播させます。
そこに行く。
だから要約しましょう。
まずは入力から始めます。
最初の畳み込みを適用して最初の畳み込みを適用します。
次に、第2の畳み込みを第1の畳み込み層に適用して、第2の畳み込み層を得る。
次に、この第3の畳み込みを第2の畳み込みに適用して、第3の畳み込み層を得る。
最後に、4番目の畳み込みを3番目の畳み込みに適用して、4番目の畳み込みを得ます。
そして、それは信号が目の眼全体に伝播する方法です。
そこで、4つの畳み込み後の出力信号が得られました。ここで、この全出力信号を1次元ベクトルで展開する必要があります。
それは平らなステップです。
そこでxをもう一度更新するつもりです。
今、この平坦化された一次元ベクトルになります。
これを行うには、今までの4番目の畳み込みレイヤXであるXを取る必要がありますが、次にビュー関数を使用し、最初にマイナス1を入れて1次元ベクトルを求め、次に2番目の引数としてベクトルの要素の数を入れ、それは3回2回3回3回覚えています。
したがって、ここでは3回に3回32回入れることができます。
そこに行く。
今、我々は平坦化されたベクトルを持っており、平坦化のステップが完了しています。
完璧。
さあ、LCNの部分を見てみましょう。
あなたが理解するように、LSDは平坦なベクトルを入力として取ります。
3次元2次元3次元3次元ベクトル。
それでは、すでに準備が整っていて、icnの準備が整っています。
チームはこのFlatenベクトルを入力として使用する準備ができているので、LACMAと入力を最初の引数Xとして使用することができます。
FLATOWそして、このx線がここにあるのは、私たちがただ展開したベクトルです。
しかし、それもまた問題が発生する場所です。
H xとz xを入れる必要があります。
そして、ここでは、前方関数の元々の入力引数から分けたので、ここではXを見ることができます。
したがって、LACMA Xは、4つの畳み込みの後のプラテンの出力ベクトルと、セルノートに隠されたすべてのベクトルを出力します。
だからそこに行く。
LSDは変数または関数なので、オブジェクト自体とCMに接続された変数が実際に出力ノードと出力音になる合計2つの出力に出力されるため、自己を忘れてはなりません。
実際には局所的なので、Hを更新することができます
X yとz xはセルノードです。これは、このNCMの出力です。
すばらしいです。
だから私たちは今ほとんど終わりました。
実際には隠れたノートだけが有用であるので有用な出力を得るために必要なイラストの出力が得られたので、次にXでそれを取得し、Xは出力サンプルの最初の要素であるataxに等しくなります米国のXはXと等しい。
そして、私たちはほとんど終わりました。
我々は批評家のための1つの部屋に俳優のために脳の脳を2つ持っていることを忘れないでください。
したがって、俳優の出力信号と評論家の出力信号を返すための信号を出力する必要があります。
したがって、今私たちがしようとしていることは、これらの2つの出力信号を返すことです。
それは非常に簡単です。
私たちは単純に線形の接続をとる必要がありますが、それは批評家の線形接続であり、俳優の完全な接続です。
そして、これらの接続のそれぞれをLACMAの有用な出力である出力Xに適用しました。それはすべて出力信号になります。
だからそこに行く。
やってみましょう。
最初に自己または物体を取って、評論家である評論家の線形結合を得て、この共線性をXに適用してCMとし、その後同じことを繰り返すと、それから再び俳優の線形結合をとるそれは俳優であり、それは共直線であり、xと同じです。
そこに私達はそれが私達が必要とする主要なことである行く。
しかし、我々はまた、Ajaxの頂点をノードに戻し、ノードを販売するためにXを参照します。これは、後でそれらを使用し、LCNのレトロな外観になるためです。
すべての完璧な完璧。
だから今私たちは脳で終わりました。
私は実際に俳優と批評家のために2つの脳を作ったので、私は脳を言うべきですか？
おめでとうございます。
私はそれがCNNとAnnistonで結合するにはそれほど圧倒的ではないと思っていますが、少なくとも良いことは、私たちが最高の最も強力なモデルと本当に協力していることです。
だからそこに行く。
実際にこの最初の家族モデルが完成しました。
Y.
そして、次の2つのトイレでは、別々のオプティマイザを作成するので、オプティマイザを処理します。
私たちは、コードの多くが研究論文に由来し、これは実際にはかなり特殊なため、コードの各行を切り詰めるつもりはありません。
このオプティマイザで何が起こっているのかについて詳しく知ることができれば、次に起こることにはあまりにも圧倒されるかもしれません。これは、列車機能がまだまだ巨大な機能であり、見る。
だから、あなたはそれのためにいくつかのエネルギーを維持したいと思います。
したがって、私たちはこれにあまり時間をかけません。
しかし、私はコードを拡張し、この最適化の背後にある全体のアイデアを理解します。
このアクティビティクラスを作成したことをもう一度お喜びします。次のStatoil 290オプティマイザでお会いしましょう。
それまで楽しむまで。