Merhaba, bu boruya ve Torro'ya hoş geldiniz, şimdi bu fonksiyonun üç sarmal
ve zamansal bağlantıları olan beş değişkenini tanımlamalıyız.
Öyleyse ilki ile başlayalım.
Kıvrımsal olan giriş görüntülerine konvolüsyon uygular, böylece orijinal görüntüler olur ve şimdi her şeyin bu kıvrımın
yaratılması için nasıl bu kadar basit hale geleceğini göreceksiniz.
Aslında yapmamız gereken aslında belirli bir sınıfa ait bir nesne
oluşturmak ve bu sınıftan alınmak ve daha sonra da dersler için gelmek çünkü 2B resimlerle çalışıyoruz
ve şimdi birkaç argümanlar.
Birincisi kanallarda.
Kanallara koyalım.
İkincisi kanallardan.
Üçüncüsü Kerno boyutu ve geri kalanı ise genişleme gruplarını ve önyargılarını dolduruyor.
Ve bunların hepsinde farklı değerlerimiz var.
Öyleyse biz gitmeyeceğiz, ancak varsayılan değerleri saklayacağız.
Ancak önemli olan kanallardaki ve kanallardaki ve çekirdek boyutundaki bu üç argümandan ibarettir ve dolayısıyla neyin karşılık
geldiğini tahmin ediyorum.
Genel olarak çok basitçe konvolüsyonun girdisine karşılık gelir ve tüm kanallar
sonucun çıktısına karşılık gelir.
Öyleyse ne olacak.
Çok basit bir şekilde bu bizim görüntülerimizdeki kanalların sayısı olacak.
Ve aslında biz siyah beyaz görüntülerle çalışacağız çünkü temelde canavarları tanımak için
renklerimiz yok.
AI canavarları tamamen siyah beyaz olarak algılama yeteneğine sahiptir.
Dolayısıyla renklerin yalnızca şekillerine göre olduğunu görmüyoruz.
Dolayısıyla bir kanalı kullanacağız, böylece bir kanal siyah beyaz görüntüler yaşarken,
üç kanal görüntü aramış oluyorsunuz.
Ve bu nedenle, kanallardaki siyah beyaz görüntülerle
çalıştıkğımızdan, kanallarımıza eşit olacak, böylece kanallarımız bu anayasanın çıktısı olan konvolümantasyonda sahip olmak
istediğiniz görüntülerle eşit olacak. bir.
Temelde bu, özgün resimlerinizdeki metne istediğiniz özellik sayısına eşittir, çünkü temelde işe
yaradığını bildiğiniz için algılamak istediğiniz özellik başına kim bir resim oluşturur.
detektörü uyguladık ve bu nedenle buradaki çıktı görüntülerinin sayısı tespit etmek istediğiniz özelliklerin sayısıdır.
Giriş görüntüsünde belirli bir özelliği algılamak için giriş görüntüsüne bir özellik
Şimdi ne kadar çok özellik tespit etmek istiyoruz sorusu.
İyi bir ortak uygulama 32 öznitelik detektörüyle başlamaktır ve bu yüzden bu ilk konvolasyon katmanında%
32 imaja neden olacağız, böylece giriş bir siyah beyaz resim gerçek bir görüntü
ve ilk katlamalı çıktıda 32 işleme görüntü var ve elbette ki sonuç,
tespit edilen özelliklere sahip 32 yeni görüntü elde etmek için giriş imgesine uygulanmıştır.
Ve sonra, orijinal görüntüye gidecek karenin boyutlarından başka bir şey olmayan
bir çekirdek boyutu belirtmeliyiz.
Ve genel uygulamada iki ya da üç geniş üç ya da beş beş tane satın almak için kullanıyoruz.
Ve birincisi beş beş tane 10 motora sahip bir özellik dedektörü olan
beş beş özellik dedektörü kullanacağız.
Ve sonra bu çekirdeğin boyutunu bir sonraki konvolüyonel katmanlar için azaltacağız.
Ve şimdi bunu tam olarak ne yapacağımızı konuşuyoruz.
Bunu ikinci konvolüsyonu tanımlamak için kopyalayacağız ve bundan dolayı burada kuruyorum ve şimdi çok komik ve
çok kolay bir domino gibi.
konvolusyon katmanının giriş kanalı, buradaki ilk konvolusyonun çıkış kanalıdır.
İkinci
Yani bu sayı çıktısı 32 Burada aynı girdi sayısı 32'dir.
Bunun nedeni, ikinci konvolüsyonun giriş konvolusyon katmanında 32 görüntüümüz olmasıdır.
Ve böylece ikinci bir konvolüsyon, bu ikinci konvolüasyon katmanına uygulanır ve üçüncü bir konvolüasyon katmanı
döndürülür.
Ve şimdi soru, kaç tane yeni resim istiyoruz.
Aynı şey 32 yeni resim oluşturur 32 Birçoğunda 32 bulacağınız mimarilere bakarsanız, 32
evrensel sinir ağlarında gerçekten çok yaygın bir sayıdır.
Ve daha sonra çekirdek boyutu için Özellik dedektörümüzün boyutları olan çekirdek boyutunu azaltmamız
gerekir.
Ve şimdi beş ila dört ya da üçümüze gideceğiz ve sonra daha da küçülecek.
Pekâlâ, ikinci konvolümüz hazır.
Giriş olarak 32 işlem görüntüsü alır.
Her biri orijinal giriş resminin ilk özelliğinde ve 32 yeni görüntü oluşturuyor.
Özellik dedektörünün bu azaltılmış boyutları sayesinde.
Şimdi bunu daha da ileri götürelim.
Bu yüzden bunu kopyalayıp bazı özellikleri saptamak için üçüncü bir konvolüsyon oluşturmak için buraya yapıştırıyorum.
Ve şimdi giriş kanalları aynı.
Burada dekonvolüsyon bağlantısının solundaki girdi görüntülerinin sayısı ve önceki kıvrım
bağlantılarının sağına çıkan ön görüntü görüntülerinin sayısıdır.
32 yaşında.
Bu nedenle duyduğumuz için özür dileriz.
Bu mükemmel.
Ve şimdi soru kaç yeni görüntü tespit etmek istiyor.
Şimdi 64 ve dolayısıyla 64 çıkış öncel görüntüleri alacağız.
Ve elbette şimdi daha küçük bir çekirdek boyutu alıyoruz ve iki tane alacağız.
Ve böylece konvolüsyonun çok klasik bir mimarisi budur ve görüntülerin içinde yüksek
düzeyde bir özellik algılaması çok etkilidir.
Pekâlâ, burada üç kıvırcıklığımızı üç kıvrım bağlantımıza
bağladık.
kez tekrar 32 görüntü düzleştirdikten sonra elde ettiğimiz bu büyük vektörü alacağız, böylece bu
görüntülerin tüm piksellerini düzleştirdik ve yeni bir tamamen bağlı sinir ağı girişi olacak bir büyük vektör olabilir.
Şimdi, diş hekimliği bağlantılarımızı toplamanın tam zamanı geldiğini hatırlatmak gerekir ki, tüm bu
kıvrımlardan aldığımız 64 kez 32
Ve öyleyse, bu bağlantıları ilk önce bu büyük vektör ve gizli bir katman arasında,
ardından da gizli katman ve çıkış nöronlarından oluşan çıktı arasındaki ikinci bir tam bağlantı
oluşturmamız gerekir.
Her biri olası eylemlerin küp değerine karşılık gelir.
Bu iki bağlantıyı yapalım.
Bunu nasıl yapacağını biliyorsun.
Kendinden tahrikli araba için yaptığımız tam da buydu.
O halde tekrar yapalım.
İlk önce Maggio'yu alıyoruz, o zaman Lynnie'yi sınıfımıza götürüyoruz, çünkü yine bağlantı oluşturduğumuz
egemen sınıfın bir nesnesidir.
Ve sonra parantez içinde.
Aynı şey, girdi özelliklerini, sonra çıktı özelliklerini sayısına koymak için de aynı şey.
Ve giriş özellikleri ilk tam bağlantı için ne olacak.
düzleştirdikten sonra bu büyük vektör değişikliğinde bulunan piksel sayısına eşit olacak.
Üç kıvrımdan sonra tüm işlem görüntülerini
Peki bu numara ne yapar.
Aslında burada bir numara var.
Bu sayı almak gerçekten zor.
Aslında bu sayıyı hesaplamak için bir işlev yapmamız gerekiyor.
Bize bu numarayı alacak bir değişkenimiz yok.
Onu ve dolayısıyla şimdi ne yapacağımızı hesaplamalıyız.
çünkü ilk kez söyleyeceğiniz şey, Bu sayıdaki nöronları Yassılaştır vektörüne sahip ol.
Ve şimdi, olması gereken programlamanın zihniyetini anlamak ve bu engelin üstesinden gelmek
için şu anda ne düşündüğünüz zihniyet getirmeye çalışmak çok önemlidir,
Ne yapmalıyım.
Burada sıkıştım.
Aslında hayır, çünkü şimdi ne yapabildiğiniz, buradaki sayıları nöron sayısına göre nöronların sayısını temsil
edecek herhangi bir adı girdikten sonra, basitçe geri dönecek ve bu
sayıdaki nöron değişkenli bir işlev yapacağız.
Aradığımız bu piksel sayısı.
Bu yüzden, tamamen bunu yapabiliriz, çünkü bu çok vokal elbette ki bir uyarı
alacak, ancak henüz mevcut değil, daha sonra bir fonksiyon ile yaratacağız.
Ve daha sonra işlevi gelse bile buna izin verilir.
Bu tür bir engeli bulduğunuzda sahip olmanız gereken tipik bir programlama düşüncesi budur.
Eh, kaçırdığınız şeyi elde etmek için bir işleve sahip olabilirsiniz.
Tamam, sonra özelliklerimiz ve geleceğimiz.
Gizli katmandaki nöronların sayısı bu sefer size kalmış.
Bu, oluşturmak istediğiniz yeni ağın mimarisine bağlıdır.
Ve bu yüzden iyi bir sayı küçük sayı olmazdı.
Örneğin 40 nöron iyi olabilir.
Bunu arttırmaya çalışabiliriz.
Eğitim çok yavaş değilse, bunu arttırmayı deneyebilirsiniz.
Belki öngörüleri iyileştirecektir, ancak 40 ile başlayalım belki daha sonra bunu artıracağız.
Tamamen ilk tam bağlantı için bu kadar sonra gizli katman ve çıktı katmanı arasındaki
bağlantı olan ikinci tam bağlantı için buradaki yapıştırmayı kopyalayacağız.
Ve böylece özellikler bir önceki katmanın özelliklerine dönüşür ve bu 40 olur.
Yani burada 40'ım kaldırabiliriz.
Tabii ki bir katmandaki nöronların sayısı.
Ve geleceğimiz hiçbir sinir ağı olmaması gereken çıkış nöronlarının sayısına eşit olacak.
Ve her çıktı nöronu, bir yeni değere ve bir Cuvee'ye tekabül ettiğinden ve
bir çıktıya neuronların sayısı burada tabii ki eylem sayısına karşılık geldiğinden,
bunun için bir sayı değişkeni var, bu sayı eylemleri ve bu nedenle sayı eylemleri ve Orada tebrikler.
Sinir ağımızın mimarisini buldık, sinir ağımız üç konvolüyonel katman ve bir
gizli katmandan oluşuyor.
Tüm bunlar büyük bir CNN'de gerçekleşir ve bu CNN oyundaki özellikleri tespit eder, böylece AI nereye gitmek
zorunda olduğunu ve nereye ateş etmesi gerektiğini bilir.
Öyleyse bu adımı atalım.
Yapılan ilk önemli adım bu.
Şimdi, hala eksik olan bu sayıda nöronun elde edilmesi için bir sonraki
adıma geçeceğiz.
Aslında neden burada uyarı var ve telefon numarası nöronları ama endişelenmeyin.
işlev yapacağız ve bu sayıyı bir dizi nöron çağrısı yapan bir değişkene koyacağız.
Şimdi bu büyük vektörde nöron sayısını döndürecek bir
Bu işi sonraki öğreticide yapalım.
İşte sonraki adımımız.
Ve o zamana kadar AI zevk.