‫Sekarang kita memiliki input, output, dan model yang akan kita gunakan.
‫Siap untuk berangkat?
‫Kita bisa mulai menggabungkannya dan salah satu cara yang akan kita lakukan adalah, salah satu hal yang perlu diingat
‫adalah ada banyak cara membangun model aliran intensif.
‫Namun salah satu cara terbaik untuk memulai adalah dengan menggunakan Tensor Flow Carers API, yang merupakan tambahan terbaru untuk
‫mengintensifkan 2. 0.
‫Jadi, jika kami pergi ke pengasuh aliran tensor, kami hanya Google itu.
‫Di sana kita pergi.
‫Puluhan lokal.
‫Di sini kita pergi ke penjaga adalah puluhan API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model pembelajaran yang mendalam.
‫Itu yang kita kejar.
‫Ini digunakan untuk penelitian dan produksi prototyping canggih dengan tiga keunggulan utama.
‫Ramah Pengguna Ya.
‫Modula Dan dapat dikomposisi, mudah diperluas.
‫Ini mungkin akan menjadi sumber yang bagus untuk ditautkan.
‫Saya akan menautkan ini di bagian sumber daya.
‫Ini bukan sedikit pekerjaan rumah untuk diri Anda sendiri adalah membaca ini setelah video ini, mungkin
‫membacanya selama sekitar sepuluh menit atau lebih.
‫Pertanyaan yang ingin saya tanyakan dan tinggalkan pesan dalam perselisihan atau Q&A adalah
‫apa perbedaan antara pengasuh berurutan dan di mana fungsional dan fungsional?
‫Jadi itulah yang ingin saya ketahui, perbedaan antara penjaga, API sekuensial, dan IP
‫fungsional sebagai spoiler.
‫Kita akan menggunakan sekuensial.
‫Jadi pergi melalui pengasuh untuk memandu gambaran pengasuh selama 10 menit.
‫Dan pertanyaan yang Anda dapatkan untuk menjawab perbedaan antara IP sekuensial dan fungsional.
‫Nah, jangan buang waktu di sana.
‫Mari kita mulai dengan kodenya.
‫Dan hal yang indah tentang pengasuh adalah bahwa mendefinisikan model pembelajaran yang mendalam dapat semudah mengatakan, hei,
‫inilah lapisan model, a. k. sebuah. biarkan saya kembali ke grafik kecil ini.
‫Ketika saya mengatakan lapisan, seringkali jaringan saraf.
‫Inilah yang disebut sebagai singa.
‫Jadi Anda akan memiliki lapisan input yang akan berada di sini, OK, yang ini.
‫Kemudian Anda akan memiliki semacam lapisan lain di sini, yang sering disebut sebagai lapisan tersembunyi,
‫yang akan menemukan beberapa pola dan kemudian lapisan keluaran.
‫Jadi itulah yang saya maksud dengan lapisan.
‫Jadi dalam pengasuh, itu semudah pergi, hei, inilah lapisan modelnya, bentuk
‫inputnya, bentuk outputnya.
‫Ayo pergi.
‫Jadi mari kita buat fungsi yang melakukan itu.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah menulis, kita akan membuat sel penurunan harga, mengubahnya menjadi penurunan harga.
‫Sekarang kita memiliki input, output, dan model yang siap digunakan.
‫Mari kita gabungkan mereka ke dalam model pembelajaran yang mendalam dan pengasuh.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, ingat bagaimana di awal kita mengatakan bahwa kita ingin mulai fungsional tentang apa yang kita
‫lakukan sehingga kita bisa menulis kode baris demi baris, tapi kita akan memasukkannya ke dalam sebuah fungsi.
‫Jadi kita pergi mengetahui hal ini.
‫Mari kita buat fungsi yang jika kita pergi ke sini.
‫Mengambil bentuk input, bentuk output, dan model yang telah kita pilih sebagai input atau sebagai parameter.
‫Itu mungkin kata yang lebih baik untuk diucapkan.
‫Dan kami mendefinisikan lapisan dalam model pengasuh, secara berurutan, a. k. sebuah. lakukan ini dulu, lalu ini,
‫lalu itu.
‫Jadi seperti proses langkah demi langkah linier adalah input.
‫Berikut lapisan tengah.
‫Berikut lapisan keluaran.
‫Jadi hanya berlari berurutan dari kiri ke kanan atau dalam deep learning, Anda sering berlari seperti dari atas ke
‫bawah.
‫Kita akan melihatnya sebentar lagi.
‫Dan kemudian kita pergi ke sini, mengkompilasi model, mengatakan bagaimana itu harus dievaluasi dan ditingkatkan.
‫Kami belum pernah melihat yang itu sebelumnya.
‫Itu istilah baru.
‫Jangan khawatir, kami akan melaluinya dan kemudian kami ingin membangun model, memberi tahu model
‫jenisnya.
‫Atau bentuk input yang lebih baik, itu lebih baik.
‫Bentuk input yang akan didapatnya.
‫Dan akhirnya mengembalikan modelnya.
‫Itu beberapa langkah yang adil di sana, tapi.
‫Kita bisa melakukannya, dan jika Anda bertanya-tanya dari mana saya mendapatkan yang ini, buat model yang bisa kita gunakan di
‫sini, oh, kita tutup jadi T. F. memiliki Dev.
‫Jika kita pergi ke sini kembali ke jaringan seluler.
‫Ini adalah langkah yang mungkin dibangun di sana, tetapi kita akan melihatnya sebentar lagi.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya di mana langkah-langkah lain ini, Anda dapat menjeda video ini dan
‫membaca ini, meskipun itu tidak masuk akal.
‫Jangan khawatir, karena kami akan melanjutkannya sebentar lagi.
‫Baca ini dan kemudian kembali ke sini, jika tidak, jika Anda tidak ingin membacanya
‫atau teruskan kode di sini.
‫Kami akan mendengar semua langkah ini dapat ditemukan.
‫Di Sini.
‫Ini hanya cara mendokumentasikan untuk kepentingan kita sendiri.
‫Baiklah, jadi mari kita tulis kodenya dulu.
‫Dan kemudian kita akan membahas setiap bagian, saya pikir itu cara yang lebih baik, jadi buat fungsi yang
‫membangun model pengasuh jadi tuli membuat model.
‫Ini adalah fungsi kustom kita sendiri.
‫Ini yang ingin kami biasakan untuk menulis.
‫Jadi itu akan mengambil bentuk input.
‫Yang hanya mereka.
‫Bentuk keluaran yang indah sama dengan bentuk keluaran, dan kemudian akan mengambil model nol.
‫Ini berguna karena jika kita ingin mengubah model yang kita gunakan, kita tinggal memperbarui modelnya.
‫Anda adalah variabel kami.
‫Dan jika kita hanya ingin mengubah bentuk input dalam bentuk output, kita juga bisa mengubahnya
‫nanti.
‫Jadi cetak kami hanya ingin mengetahui model apa yang kami gunakan.
‫Jadi mari kita membuat model bangunan dengan.
‫Hanya model Anda semua di sini dan sekarang kita akan menyiapkan lapisan model, jadi modelkan ECLSS
‫dua penjaga, titik berurutan.
‫Dan kemudian kami ingin mengendarai hub scarers Leya.
‫Dan kami akan memberikannya model Anda El.
‫Jadi ini adalah lapisan satu, lapisan input.
‫Dan kemudian setelah itu, kami ingin melakukan T. F. Kerry.
‫Lapisan padat dan kemudian jumlah unit sama dengan output Qype.
‫Dan aktivasi, yang mungkin belum pernah Anda dengar sebelumnya, APCLS Softmax.
‫Lapisan dua, ini adalah lapisan keluaran.
‫Sekarang, bersabarlah dengan saya jika Anda tidak memahaminya, tidak apa-apa, kita akan melaluinya.
‫Ini hanya berlatih menulis kode.
‫Aku ingin itu ada di sini, sebenarnya.
‫Saya merasa aneh jika CoLab menggunakan dua spasi, bukan empat spasi, tetapi kita akan mengetahuinya sebentar lagi.
‫Di sana kita pergi.
‫Itu terlihat sedikit lebih baik.
‫Jadi tanpa membahas apa yang terjadi di sana.
‫Saya ingin Anda memiliki yang sebenarnya terlihat sedikit lebih baik jika itu di sini.
‫Itu sedikit lebih PYTHONIC Hanya apa yang saya ingin Anda pikirkan tentang apa yang terjadi di sini.
‫Dan jika Anda ingin membantu proses berpikir Anda, jangan lupa, Anda selalu dapat membacanya di sini.
‫Jadi sekarang kita ingin mengkompilasi model.
‫Sekali lagi, sebuah istilah yang belum pernah kita dengar, tetapi kita akan segera membahasnya, jadi kompilasilah.
‫Kami hanya ingin membiasakan diri menulis kode semacam ini.
‫Jadi ini hanya membuat model dan ini menyatukan model, pada dasarnya.
‫Jadi kerugian pengasuh dot kategoris.
‫Entropi silang.
‫Wow, itu kata yang besar, jadi benar, jika membingungkan penjaga, pengoptimal, apa itu pengoptimal?
‫Adam, Adam.
‫Dan kemudian metrik, yang ini pasti sudah tidak asing lagi, karena kami bekerja dengan akurasi klasifikasi.
‫Dan akhirnya, Anda ingin membuat model, jadi modelkan, buat input, bentuk.
‫Dan kemudian kita akan mengembalikan model.
‫Jadi sekarang mari kita jalankan kodenya.
‫Jika ragu, jalankan kode untuk membuat model Eagles create model, kita dapat menggunakan semua parameter default dan kemudian kita akan
‫pergi ke ringkasan model dot.
‫Model bangunan.
‫Menunjukkan kepada kita apa yang kita lewatkan di sini?
‫Tidak ada pengoptimal pengoptimal atribut.
‫Di sana kita pergi.
‫Apa lagi yang kita punya salah?
‫Oh.
‫Apa ini?
‫Kami belum pernah melihat ini sebelumnya.
‫Bahkan, banyak yang belum pernah kita lihat sebelumnya.
‫Tapi kita akan mengakhiri video ini dengan sedikit menggantung karena di video berikutnya kita
‫akan membahas ini dan mendiskusikannya.
‫Tapi sementara itu, saya ingin Anda menulis ulang ini minimal untuk diri sendiri dan memikirkan apa
‫yang terjadi di sini.
‫Juga, periksa ini, menurut Anda apa yang telah kami lakukan di sini?
‫Dan setelah Anda menulis kode dan setelah Anda mendapatkan output ini.
‫Baca sedikit di sini, terutama bagian model sekuensial, dan lihat apakah Anda dapat menghubungkannya kembali dengan apa yang kami lakukan di sini, tetapi
‫sebaliknya, saya akan melihat Anda di video berikutnya dan kami akan membahas apa yang terjadi di
‫sini .