Halo dan selamat datang di tutorial ini.
Baiklah, jadi kita akan mulai dengan orang pertama dari moral kita dan unggas paling penting
yang kacau.
Mengapa.
Dan ini ada di file ini bahwa kita akan mengimplementasikan otak homo Anda tahu otak di jantung Simmo
8: 3 yang ada di file ini yang akan membuat jaringan saraf yang tentu saja akan mengandung beberapa
konvolusional akan tahu kapan itu bekerja karena tentu saja kami masih melakukan pembelajaran penguatan yang
mendalam.
Jadi bisa memiliki mata dan di dalam jaringan saraf ini akan mengintegrasikan segala sesuatu yang berkaitan
dengan Craigmile aktif dan ada bonus.
Seperti yang saya katakan, kami menerapkan salah satu dari moral A-3 yang paling kuat dan apa yang
membuatnya begitu kuat adalah bahwa ia akan berisi catatan jaringan baru dan lebih tepatnya dalam memori jangka panjang LCN sehingga kami
dapat mempelajari sifat temporal dari apa sedang terjadi.
Sekali lagi itu sebenarnya sifat temporal dari input sehingga prediksi bisa menjadi lebih baik.
Jadi begitulah.
Kami menerapkan model yang sangat kuat yang pada dasarnya menggabungkan semua jaringan saraf yang kami
lihat dalam pendalaman.
Itu adalah jaringan saraf tiruan jaringan saraf convolutional dan rekor jaringan baru.
Dan di jantung semua jaringan ini tentu saja ada model A-380 yang akan membuat AI AI
sangat kuat.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita menyerang model ini dan mengimplementasikannya.
Jadi kita akan mulai dengan membuat dua fungsi.
Hanya ada beberapa fungsi yang akan menangani bagaimana kita dapat menginisialisasi bobot karena Anda tahu kita
akan memiliki beberapa jaringan baru dan oleh karena itu kita akan memiliki bobot
dan kami hanya ingin membuat dua fungsi ini untuk kami sehingga kami sudah memiliki alat untuk berintegrasi dengan sangat mudah di dalam
rumah jadi jaringan saraf.
Jadi kedua fungsi ini akan menjadi kolom yang dinormalisasi.
Initialiser yang pada dasarnya adalah fungsi yang tidak hanya dapat menginisialisasi beberapa bobot tetapi juga menetapkan varian
bobot timbal tertentu.
Jadi itulah yang akan kami terapkan sekarang.
Dan kemudian kita akan mengimplementasikan fungsi kedua yang akan menjadi bobot dalam fungsi itu dan
pada dasarnya akan menginisialisasi bobot dalam waktu yang cukup sebagai cara untuk belajar.
Baiklah.
Dan setelah kita selesai dengan dua fungsi ini kita akan mulai mengimplementasikan jaringan saraf.
Jadi mari kita lakukan, mari kita cepat membuat dua fungsi ini jadi saya
mulai dengan def di sini kemudian saya akan memberikan nama fungsi ini yang dinormalisasi dan kolom inti ini menggarisbawahi initializer.
Itu dia.
Dan fungsi ini hanya akan mengambil dua input.
Pertama itu akan menjadi bobot yang ingin kita inisialisasi dan standar deviasi karena seperti yang baru saja
saya katakan kita ingin mengatur varians spesifik untuk tensor bobot kita.
Dan jika Anda ingin memahami mengapa kami harus melakukan ini, itu karena Anda tahu kapan kami membuat jaringan
saraf yang akan menjadi aktor dan kritikus sesuai besok, dan kami akan membuat dua lapisan terpisah
yang sepenuhnya terhubung satu untuk aktor dan satu untuk kritik.
Dan dua lapisan yang terhubung sepenuhnya ini akan memiliki bobot dan kami akan menetapkan standar deviasi untuk masing-masing
dari dua kelompok bobot ini.
Jadi yang akan kita lakukan adalah kita akan menetapkan standar deviasi kecil untuk aktor.
Itu akan menjadi sekitar 0. 01 dan deviasi standar besar untuk kritik yang akan sekitar 1 saya pikir.
Jadi itu sebabnya kami membuat fungsi ini sehingga kami dapat dengan mudah mengatur standar deviasi untuk bobot
yang akan kami inisialisasi nanti untuk aktor dan craic.
Itu sebabnya kami melakukan ini.
Jadi sekarang kita hanya akan menetapkan nilai default tetapi ini akan berubah setelah kita menginisialisasi
bobot.
Jadi mari kita gunakan untuk 1. 0.
Baiklah.
Dan sekarang kita siap untuk mendefinisikan apa yang ada di dalam fungsi ini.
Jadi yang pertama akan disiapkan adalah output yang akan kita panggil.
Jadi ini untuk semua adalah apa yang akan dikembalikan oleh fungsi ini.
Jadi pada awalnya apa yang akan kita lakukan adalah itu.
Jadi seperti yang Anda pahami, output ini akan menjadi puluhan bobot yang akan memiliki standar deviasi tertentu.
Tetapi sebelum kita mengatur deviasi standar, kita hanya ingin menginisialisasi dan kemudian kita akan menetapkan
deviasi standar di sini yang merupakan argumen yang merupakan input dari fungsi ini.
Jadi, inisialisasi bobot tensor Anda mungkin tahu bagaimana melakukannya.
Kami sudah melakukannya.
Kita akan menggunakan perpustakaan torche kita dan dari perpustakaan torche ini kita akan mengambil putaran dan fungsi
yang akan menginisialisasi jawaban yang dibakar dengan bobot acak yang mengikuti distribusi normal.
Jadi itu sebabnya ini disebut kata-kata kasar.
Dan seperti biasa.
Jadi sekarang yang perlu kita input adalah jumlah elemen yang mengandung distensi.
Dan jumlah elemen ini tentu saja jumlah bobot karena kita sebenarnya menginisialisasi tensor untuk
bobot ini di sini.
Jadi untuk mendapatkan jumlah elemen ini kita cukup mengambil bobot dan menambahkan titik untuk mendapatkan ukuran dengan tanda kurung.
Dan ini akan memberikan jumlah elemen dan bobot sehingga akan menciptakan tensor toror dengan jumlah elemen
yang sama dari bobot kita dan akan diinisialisasi dengan bobot acak
mengikuti distribusi normal.
Baiklah.
Dan sekarang saatnya untuk menetapkan standar deviasi yang kita inginkan yaitu standar deviasi di sini.
Jadi yang akan kita lakukan sekarang adalah normalisasi sederhana.
Kami memiliki rasa bobot yang tersiksa dan sekarang kami ingin menormalkannya.
Dan untuk menormalkannya hanya akan menulis perhitungan eksplisit.
Jadi yang perlu kita lakukan di sini adalah mengambil output kita lalu memperbaruinya dengan mengalikannya dengan standar
deviasi yang ingin kita bagi dengan jumlah yang telah saya sebutkan.
Jadi untuk mendapatkan jumlah kita akan menggunakan fungsi akar kuadrat dengan obor.
Dan saat itulah diambil di sini karena itu q q rt.
Itu fungsi akar kuadrat.
Dan di dalam kita akan memasukkan kuadrat beberapa bobot vektor.
Dan jadi kami mengambil output kami.
Kemudian kita menggunakan fungsi daya yang kita input karena kita ingin mengambil kuadrat dari jumlah
dan kemudian kita mengambil matahari
Dan di dalam kita akan menentukan indeks kerucut yang berisi bobot.
Ingin beberapa dan kemudian mendapatkan bobot ini secara terpisah karena Anda ingin menjumlahkannya dengan baik, kami
biasanya mengembangkannya di sekolah sebagai fungsi dari keluaran kami.
Baiklah.
Jadi ini akan mendapatkan bobot yang sejauh ini diinisialisasi sebagai semacam bobot Torchin yang mendapatkan semua
bobot ini.
Kami mengambil jumlah kuadrat dan kemudian kami mengambil akar kuadrat untuk menerapkan normalisasi.
Dan fakta bahwa kita memiliki standar deviasi pada pembilang kita akan memastikan bahwa kita dapat menulisnya di
sini.
Varian keluar akan sama dengan kuadrat dari standar deviasi.
Rumus ini di sini akan memastikan bahwa tensor bobot yang kita inisialisasi ini akan memiliki varian yang akan
sama dengan kuadrat dari standar deviasi yang kita tempatkan sebagai argumen.
Dan itulah bagaimana kita dapat menetapkan standar deviasi spesifik untuk masa depan dan kritik yang akan segera membuat dan
kita akan memilih standar deviasi kecil untuk aktor dan yang lebih besar untuk kritik dan kita akan
melakukan ini dengan sangat mudah karena fungsi ini.
Baiklah.
Dan sekarang kita hanya memiliki satu hal yang harus dilakukan.
Tentu saja untuk mengembalikan output yang sekarang dinormalisasi dengan standar deviasi spesifik ini.
Baiklah, begitu sempurna.
Itulah fungsi pertama yang harus kami buat.
Itu alat pertama yang kami akan sangat senang menggunakannya malam ini.
Otak laut H-3.
Kami memiliki satu fungsi lagi untuk dibuat sekarang.
Ini akan menjadi fungsi berat.
Dan itu hanya fungsi yang akan mengingatkan menginisialisasi bobot untuk membuat pembelajaran menjadi optimal.
Jadi mari kita lakukan ini di tutorial selanjutnya dan sampai saat itu juga.