Merhaba ve sürecin son adımına hoş geldiniz beyin yapmak için yaptığımız bir işlevi sola çevirelim.
Sinyalleri sinir ağının tüm katmanlarında, üç konvolümyon katmanı ve tam bağlı katman
da dahil olmak üzere yayacak ileri fonksiyontur.
Ve bu nedenle bu fonksiyon, kendiliğinden sürüş otomobili için olduğu gibi ileri bir
işlevdir, ancak bu sefer sinyalleri konvolümyon katmanlarında tamamen bağlı katmanın önüne geçirmek zorundayız.
Ve iyi haber şu ki, önceki adımda Newnes sayısı fonksiyonuyla bunu yaptık.
Dolayısıyla, sinyali ülkede yayacak kodu zaten var.
Ve bu yüzden bu çok hızlı olacak.
Burada yaptıklarımızı ve denizaltı otomobilimiz için yaptığımız şeyleri birleştirip beyimiz
için ileri fonksiyonumuzu alacağız.
O halde bunu yapalım.
Beynin sonuncusu olan burada yeni bir işlev sunmaktayız ve bu işlev bir argüman
alan ileri işlevdir.
Her şeyden önce kendi kendine gelmeden önce nesnelere ve X'e öncelikle giriş görüntüsü olacak
ve sonra X sinyali yeni ağa yayılırken güncellenecek biliyorsunuz.
Tamam.
Cullen, sonra da işin içine girelim.
Dediğim gibi, sinyali üç kıvrımlı katmanda iletmek için kod hazırladık.
İşte bu üç kod satırı.
Bu yüzden onları kopyalayıp yapıştırıyorum ve işte gidiyoruz.
Zaten sinyalin üç konvolasyon katmanında yayılımı gerçekleştirdik.
sinyali konvolusyon katmanlarından gizli katmana, sonra nihai olarak sinir ağının sonundaki
çıktı katmanına yaymak ve bunu yapmak için öncelikle üçüncü katlamalı
katmanı düzleştirmek zorunda olduğumuz burada ilk önce X'in giriş imgesi olduğunu hatırlayın.
Ve şimdi,
Burada X ilk konvolüsyon tabakası olur, sonra X buradaki ikinci konvolüyon haline gelir.
Ve burada X, buradaki üçüncü konvolüyonel hale gelir.
Dolayısıyla şu anda bu aşamada X üçüncü kıvrım tabakasıdır.
Ve şimdi düzleşmeyi orada alabilmek için bu üçüncü konvolusyonel katmanı X düzleştirmeliyiz ve bunu yapmak için burada yaptığımız
gibi oldukça benzer bir şey yapacağız, ancak bu sefer sadece bu sefer bizler
sadece düzleştirmek için ihtiyaç duyduğumuz nöron sayısına ihtiyacımız yok. kanalları üçüncü kıvrımda orada.
Dolayısıyla bu oldukça basit ama çok benzer olacaktır.
Ve bunu yapmak için X'i tekrar alacağız çünkü X düzleşme tabakası haline gelecektir.
Sadece X değerini x eşitiyiz, böylece X değerini tekrar alıyoruz, ancak bu X, üçüncü konvolüasyon katmanı olan eski
X'tır.
O halde üçüncü kıvırcıklığı burada alıyoruz, ancak daha sonra argümanlara uyguladığımız görüntüleme
işlevini alıyoruz.
İlki sıfır olan X'dir.
almak için boyut fonksiyonunu ele alıyor ve bunları bu X haline gelecek olan bu büyük
vektörde birbiri ardına koyuyoruz ve bu X sonra onun girişi haline gelecektir. tam bağlantılı ağ.
Böylece yine tüm kanalların ve üçüncü konvolüyonel katmanın tüm piksellerini
Ancak tüm ihtiyacımız bu değil.
Ve gel buraya.
Ve eksi bir.
Bu hüner, cep saati öğreticilerinde bulabilirsiniz.
Boyut fonksiyonunu kullanarak birkaç kanaldan oluşan konvolüyonu düzleştirerek bunu yapabilirsiniz.
Ve elbette bunun nasıl işlediğine ilişkin daha fazla bilgi istiyorsanız, cep saati öğreticilerine gidebilirsiniz.
Bağlantıyı sağlayacağım.
Artık düzleştirmemizi orada yapmış olduğumuza göre, bu düzleşmenin sinyalin basit doğrusal iletimi
ile klasik bir tam bağlantılı ağın girişi olacağını bilirsiniz.
Ve şimdi sinyali iletmek için bir konvolüsyon fonksiyonu kullanmayacağız çünkü doğrusal bir
sınıfla doğrusal bir iletim kullanacağız ve daha sonra doğrusallığı bozacağız, çünkü
resimlerle ve görüntüler çalışırken, doğrusal ilişkiler.
Bu doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilmek için düzeltilebilir bir işlev kullanacağız.
O halde bunu yapalım.
Aslında bu bir sonraki adım.
Ve şimdi tam da bu, kendinden araba sürme aracı için yaptıklarımız gibidir.
X'i alıyoruz çünkü onu tekrar güncellemek istiyoruz, şimdi gizli katmanı almak istiyoruz.
Ve önce yapacağımız şey tam bağlantı SE1'dir çünkü tam bağlantı.
Düzleştirici tabaka ile gizli tabakayı birbirine bağlayan FC biridir ve bu
nedenle SE1'i alıp şu anda bulunduğumuz taşkın olan X'e uygulamanız gerekir.
Ve elbette ki benliği de unutmayız çünkü herkes init işlevimizin bir değişkeni.
Öyleyse kendi kendine SE1 X dersi vermiş ve böylece düzgünce oradan gizli olana sinyali doğrusal olarak geçmektedir.
Fakat şimdi, bu sinir hücrelerini harekete geçirmeliyiz, aynı zamanda yanlışlıkla kanunları ihlal etmeliyiz.
Ve tam da doğrultucu aktivasyon işlevi ile yaptığımız şey budur.
Şimdi yapmamız gereken şey, fonksiyonel modülümüzü almak ve bu fonksiyonel modülden elbette veya
gerçek olan düzeltilebilir fonksiyon almaktır.
Ve kendi kendine öğretilen SE1'i parantez içine koyduk.
Pekâlâ, bu kod satırında olan şey, önce düzleştirici katmandan tamamen bağlı
ağın gizli katmanına sinyalleri yaymaktır.
Sonra bu gizli katmanın nöronlarını, bu doğrultucu aktivasyon işlevi ile havaya kaldırarak
aktive ederiz ve burada mükemmel olan başımızı buraya getirelim.
Ve şimdi bunu yapmak için son bir adımımız var, elbette sinyali gizli katmandan çıktı çıktı
katmanına nihai çıkış nöronları ile yaymak ve bunu yapmaktır.
Bu çok basit.
Aynen arabayla yaptıklarımız gibi.
C2'nin ikinci tam koleksiyonumuzu alıyoruz ve elbette şu an gizli katmanın nöronlarını
uyguluyoruz x.
İşte burada burada nöronlar.
Buradaki tüm x ve x tabii ki küp değerlerini içeren çıktı tabakasının çıkış nöronları olur.
Ve nihayet küp değerleriyle x olan çıkış nöronlarını döndürürüz.
Çok mükemmel.
Tebrikler, sadece bir AI AI'nın beynini gözler ve hücrelerin kalan kısmı
ile yaptık.
Öyleyse tebrikler.
Şimdi, hareketi nasıl oynayacağımızı belirleyen cesedi hazırlama zamanı.
Bütün sinyaller beyinde işlendikten sonra.
İşte bu ikinci büyük adımız.
Bunu bir sonraki ders kitaplarında yapalım.
Ve o zamana kadar AI.