สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ไพพ์นี้และ Torro ตอนนี้เราต้องกำหนดตัวแปรห้าตัวของฟังก์ชั่นนี้นั่นคือสาม convolutions
และการเชื่อมต่อชั่วคราว
งั้นเริ่มจากอันแรกกัน
Convolutional one ใช้ Convolutions
กับภาพอินพุตดังนั้นจึงเป็นภาพต้นฉบับและตอนนี้คุณจะได้เห็นว่าทุกอย่างจะกลายเป็นเรื่องง่ายมากในการสร้าง Convolution
สิ่งที่เราต้องทำก็คือสร้างหัวข้อของคลาสที่เฉพาะเจาะจงขึ้นมาและคลาสนี้มาจากนั้นจากนั้นคลาสก็มาถึงเพราะเราทำงานกับอิมเมจ
2D และตอนนี้ดังที่คุณเห็นว่าเราต้องใส่หลาย ๆ ข้อโต้แย้ง
คนแรกอยู่ในช่อง
มาวางไว้ในช่อง
ช่องที่สองออกนอกช่องทาง
ขนาดที่สามคือขนาด Kerno และส่วนที่เหลือเป็นกางเกงขยายและอคติ
และเรามีค่าแตกต่างกันสำหรับค่าเหล่านี้ทั้งหมด
ดังนั้นเราจะไม่ไป แต่พวกเขาจะเก็บค่าเริ่มต้น
แต่สิ่งที่สำคัญคือข้อโต้แย้งทั้งสามนี้ในช่องสัญญาณและช่องและขนาดเคอร์เนลดังนั้นฉันเดาว่ามันจะตรงกับอะไร
โดยทั่วไปแล้วมีความสอดคล้องกับอินพุตของการสนทนาและทุกช่องทางสอดคล้องกับผลลัพธ์ของข้อสรุป
แล้วมันจะเป็นอะไร
อย่างง่ายมากที่จะเป็นจำนวนช่องในภาพของเรา
และจริง ๆ แล้วเรากำลังจะทำงานกับภาพขาวดำเพราะโดยพื้นฐานแล้วเราไม่มีสีที่จะจดจำสัตว์ประหลาด
AI นั้นสามารถจดจำสัตว์ประหลาดในสีดำและสีขาวได้ทั้งหมด
ดังนั้นเราไม่เห็นสีเลยเพียงแค่จำพวกมันด้วยรูปร่าง
ดังนั้นเราจะใช้หนึ่งช่องดังนั้นหนึ่งช่องคือเมื่อคุณมีภาพขาวดำและสามช่องคือเมื่อคุณเรียกภาพ
และเนื่องจากเรากำลังทำงานกับภาพขาวดำในช่องมันจะเท่ากับหนึ่งแล้วช่องของเราดังนั้นช่องของเราจะเท่ากับภาพที่คุณต้องการมีใน
convolutional นั่นคือผลลัพธ์ของรัฐธรรมนูญ หนึ่ง.
และโดยพื้นฐานแล้วนี่เท่ากับจำนวนฟีเจอร์ที่คุณต้องการให้กับข้อความในภาพต้นฉบับของคุณเพราะใครจะสร้างหนึ่งภาพต่อคุณสมบัติที่เราต้องการตรวจจับ
เราใช้เครื่องตรวจจับคุณสมบัติหนึ่งกับภาพอินพุตเพื่อตรวจจับคุณสมบัติเฉพาะในภาพอินพุตดังนั้นจำนวนภาพที่ส่งออกที่นี่คือจำนวนคุณลักษณะที่เราต้องการตรวจจับ
ดังนั้นตอนนี้คำถามก็คือเราต้องการตรวจจับคุณสมบัติหลายอย่าง
วิธีปฏิบัติทั่วไปก็คือเริ่มต้นด้วยตัวตรวจจับคุณสมบัติ 32 ตัวและจะนำเราไปสู่รูปภาพ
32 เปอร์เซ็นต์ในเลเยอร์ convolutional
แรกนี้ดังนั้นอินพุตเป็นภาพขาวดำหนึ่งภาพที่แท้จริง และโดยการประมวลผลฉันหมายถึงแน่นอนว่าข้อสรุปถูกนำไปใช้กับภาพอินพุตเพื่อรับ 32
ภาพใหม่พร้อมคุณสมบัติที่ตรวจจับได้
แล้วเราต้องระบุขนาดเคอร์เนลซึ่งไม่มีอะไรอื่นนอกจากขนาดของสแควร์ที่จะผ่านภาพต้นฉบับ
และในทางปฏิบัติเราใช้ทั้งซื้อสองหรือสามกว้างสามหรือห้าโดยห้า
และสำหรับอันแรกเราจะใช้ตัวตรวจจับคุณสมบัติแบบห้าถึงห้าตัวซึ่งเป็นตัวตรวจจับคุณสมบัติที่จะมีห้าถึงห้าเครื่องยนต์ 10 ตัว
จากนั้นเราจะลดขนาดของเคอร์เนลนี้สำหรับเลเยอร์ convolutional ถัดไป
และการพูดถึงสิ่งนี้คือสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้
เรากำลังจะคัดลอกสิ่งนี้เพื่อกำหนดสังวัตนาที่สองและดังนั้นฉันจึงอ้างอิงว่าที่นี่และตอนนี้มันตลกและง่ายมากมันเหมือนโดมิโน
ช่องอินพุตของเลเยอร์ convolutional ที่สองคือแชนเนลเอาต์พุตของ convolutional แรก
จำนวนเอาต์พุต 32 นี่คือจำนวนอินพุต 32 เท่ากันที่นี่
และนั่นเป็นเพราะเรามี 32 ภาพในเลเยอร์ convolutional อินพุตของการโน้มน้าวใจที่สอง
ดังนั้นการแปลงที่สองจะถูกนำไปใช้กับชั้นที่สองนี้เพื่อคืนชั้นที่สาม
ดังนั้นตอนนี้คำถามก็คือเราต้องการภาพใหม่กี่ภาพ
เช่นเดียวกันที่สร้างภาพใหม่ 32 ภาพ 32 อันที่จริงแล้วเป็นตัวเลขที่พบบ่อยมากในเครือข่ายประสาทเทียมหากคุณดูสถาปัตยกรรมคุณจะพบ
32 ในหลายภาพ
และสำหรับขนาดเคอร์เนลเราต้องลดขนาดเคอร์เนลนั่นคือขนาดของตัวตรวจจับคุณสมบัติของเรา
ทีนี้เราจะไปจากห้าไปสี่หรือสามแล้วเราก็จะเล็กลง
เอาเป็นว่าข้อตกลงครั้งที่สองของเราพร้อมแล้ว
ใช้เป็นอินพุตกระบวนการประมวลผลภาพที่ 32
หนึ่งในคุณสมบัติแรกของภาพอินพุตต้นฉบับและสร้างภาพใหม่ 32 ภาพ
ขอบคุณมิติที่ลดลงของตัวตรวจจับคุณสมบัติ
ตอนนี้เรามาผลักดันสิ่งนี้ให้มากขึ้น
ดังนั้นฉันจึงคัดลอกและวางที่นี่เพื่อสร้างการโน้มน้าวใจที่สามเพื่อตรวจสอบคุณสมบัติบางอย่าง
และตอนนี้นั่นคือช่องสัญญาณอินพุทเดียวกัน
นี่คือจำนวนของภาพอินพุตที่ด้านซ้ายของการเชื่อมต่อ deconvolution และนั่นคือจำนวนของภาพ precess ที่ไปทางด้านขวาของการเชื่อมต่อ
convolution ก่อนหน้า
นั่นคือ 32
ดังนั้นเราจึงเสียใจที่ได้ยิน
มันสมบูรณ์แบบ
และตอนนี้คำถามก็คือเราต้องการตรวจจับภาพใหม่กี่ภาพ
เรากำลังจะใช้เวลา 64 และดังนั้นจึง 64 เอาท์พุทภาพ precess
และแน่นอนตอนนี้เราใช้ขนาดเคอร์เนลที่เล็กลง
และนั่นเป็นสถาปัตยกรรมแบบคลาสสิกของกลุ่มสนทนาที่นั่นและมีประสิทธิภาพมากในการตรวจจับคุณสมบัติระดับสูงภายในภาพ
เอาล่ะตอนนี้เรามี convolutional สามตัวแล้วเรามีการเชื่อมต่อแบบสามทางที่นี่
ทีนี้ถึงเวลาที่จะเชื่อมต่อฟันของเราที่ฉันเตือนว่าเราจะเอาเวกเตอร์ขนาดใหญ่นี้ที่เราได้รับหลังจากการทำให้แบนทั้งหมด 64
ครั้ง 32 ครั้ง 32
ครั้งอีก 32 ภาพที่เราได้รับจากความเชื่อเหล่านี้ เราสามารถเวกเตอร์ขนาดใหญ่หนึ่งอันที่จะกลายเป็นอินพุตของเครือข่ายประสาทที่เชื่อมต่อใหม่อย่างสมบูรณ์
นั่นคือตอนที่เราต้องทำการเชื่อมต่อระหว่างเวกเตอร์ขนาดใหญ่นี้กับเลเยอร์ที่ซ่อนไว้ก่อนแล้วก็เชื่อมต่อเต็มรูปแบบที่สองระหว่างเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่กับเอาท์พุทที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเอาท์พุท
แต่ละอันสอดคล้องกับค่าคิวบ์ของการกระทำที่เป็นไปได้
ลองสร้างการเชื่อมต่อสองอันนี้กัน
คุณรู้วิธีการทำ
นั่นคือสิ่งที่เราทำสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง
ลองทำอีกครั้ง
ก่อนอื่นเราจะใช้ Maggio ของเราจากนั้นเราจะใช้ Lynnie
ในชั้นเรียนของเราเพราะการเชื่อมต่อที่เราสร้างขึ้นนั้นเป็นจุดประสงค์ของชนชั้นปกครอง
แล้วในวงเล็บ
นั่นคือสิ่งเดียวกันสำหรับใส่คุณสมบัติการป้อนข้อมูลที่เป็นจำนวนของพวกเขาแล้วคุณสมบัติการส่งออก
ดังนั้นคุณสมบัติอินพุตสำหรับการเชื่อมต่อแบบเต็มครั้งแรกจะเป็นอย่างไร
นั่นจะเท่ากับจำนวนพิกเซลที่มีในการเปลี่ยนแปลงเวคเตอร์อันยิ่งใหญ่นี้หลังจากที่อิมเมจกระบวนการทั้งหมดหลังจากแฟลกทั้งหมดสามครั้ง
แล้วเลขนี้คืออะไร
ที่จริงมีเคล็ดลับอยู่ที่นี่
หมายเลขนี้ยากที่จะได้รับ
เราจำเป็นต้องสร้างฟังก์ชั่นเพื่อคำนวณจำนวนนั้น
เราไม่มีตัวแปรที่จะได้หมายเลขนี้มาให้เรา
เราต้องคำนวณมันและดังนั้นสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้
และตอนนี้มันสำคัญมากที่จะเข้าใจความคิดของการเขียนโปรแกรมที่เราต้องมีและพยายามนำความคิดที่เป็นสิ่งที่คุณต้องคิดตอนนี้เพื่อเอาชนะอุปสรรคนี้เพราะครั้งแรกที่คุณอาจบอกว่าฉันไม่
มีจำนวนเซลล์ประสาทในเวกเตอร์ Flaten
ฉันควรทำอย่างไร.
ฉันติดอยู่ที่นี่
ไม่จริงเพราะสิ่งที่คุณทำได้ตอนนี้เพียงแค่ใส่ชื่อใด
ๆ ที่นี่ซึ่งจะแสดงจำนวนของเซลล์ประสาทจึงแปลกที่จำนวนเซลล์ประสาทจำนวนเซลล์ประสาทแล้วเราก็จะทำให้ฟังก์ชั่นที่จะกลับมาและตัวแปรของเซลล์ประสาทจำนวนนี้
จำนวนพิกเซลนี้เรากำลังมองหา
ดังนั้นเราสามารถทำได้โดยสิ้นเชิงที่เราสามารถใส่เสียงที่แน่นอนว่าจะได้รับคำเตือนเพราะมันยังไม่มีอยู่ แต่เราจะสร้างมันขึ้นมาหลังจากนั้นด้วยฟังก์ชั่น
และเราได้รับอนุญาตทั้งหมดให้ทำเช่นนั้นแม้ว่าฟังก์ชั่นจะมาภายหลัง
นั่นเป็นความคิดทั่วไปที่คุณต้องมีเมื่อคุณเจออุปสรรคแบบนั้น
คุณสามารถสร้างฟังก์ชั่นเพื่อรับสิ่งที่คุณขาดไปได้
ถูกต้องแล้วคุณสมบัติของเราและอนาคตของเรา
นั่นคือจำนวนเซลล์ประสาทในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และในครั้งนี้ขึ้นอยู่กับคุณ
ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมของเครือข่ายใหม่ที่คุณต้องการสร้าง
ดังนั้นตัวเลขที่ดีจะไม่เป็นจำนวนน้อย
ตัวอย่างเช่น 40 เซลล์ประสาทอาจไม่เป็นไร
เราสามารถลองเพิ่มได้
หากการฝึกไม่ช้าเกินไปคุณสามารถลองเพิ่มมันได้
บางทีนั่นอาจช่วยปรับปรุงการคาดการณ์ แต่เริ่มกันด้วย 40 บางทีเราจะเพิ่มมันทีหลัง
เอาล่ะนั่นคือการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบแรกจากนั้นเราจะคัดลอกวางที่นี่สำหรับการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบที่สองนั่นคือการเชื่อมต่อระหว่างเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และเลเยอร์เอาท์พุท
ดังนั้นคุณสมบัติที่นี่จึงกลายเป็นคุณสมบัติของเลเยอร์ก่อนหน้าและนั่นคือ 40
ดังนั้นที่นี่เราสามารถใส่ 40
แน่นอนว่าจำนวนเซลล์ประสาทในเลเยอร์
และอนาคตของเราจะเท่ากับจำนวนเซลล์ประสาทเอาท์พุทที่ไม่ควรมีเครือข่ายประสาท
และเนื่องจากเซลล์ประสาทเอาท์พุทแต่ละตัวสอดคล้องกับค่าใหม่หนึ่งค่าและหนึ่ง Cuvee และการตอบสนองต่อการกระทำหนึ่งในขณะที่จำนวนเซลล์ประสาทเอาท์พุทที่นี่เป็นจำนวนการกระทำแน่นอนและเรามีตัวแปรหนึ่งตัว
เราไปขอแสดงความยินดี
เราพบสถาปัตยกรรมของเครือข่ายประสาทของเราเครือข่ายประสาทของเราประกอบด้วยสามชั้น convolutional และชั้นซ่อนหนึ่ง
ทั้งหมดนี้เป็นหนึ่งใน CNN ที่ยิ่งใหญ่และ CNN นี้จะตรวจจับคุณสมบัติต่างๆในเกมเพื่อที่
AI จะได้รู้ว่ามันต้องทำที่ไหนที่มันต้องไปที่ไหนและที่ไหนที่มันต้องยิง
ถ้าอย่างนั้นเราก็ไปขั้นตอนนี้
นั่นเป็นขั้นตอนแรกที่สำคัญมากที่ทำ
ตอนนี้เรากำลังจะไปสู่ขั้นตอนต่อไปซึ่งแน่นอนว่าจะได้จำนวนเซลล์ประสาทที่ยังขาด
นั่นคือเหตุผลที่เรามีคำเตือนที่นี่และเซลล์ประสาทหมายเลขโทรศัพท์ แต่ไม่ต้องกังวล
ทีนี้เราจะสร้างฟังก์ชั่นที่จะคืนจำนวนของเซลล์ประสาทในเวกเตอร์ขนาดใหญ่นี้และเราจะใส่ตัวเลขนั้นในตัวแปรที่จะเรียกจำนวนของเซลล์ประสาท
ลองทำในบทต่อไป
นั่นคือขั้นตอนต่อไปของเรา
และจนกว่าจะสนุกกับ AI