Olá e bem vindo a este tutorial.
Tudo bem, então vamos começar com o primeiro companheiro de nossa galinha moral e a mais importante
que está confusa.
Por quê.
E este é neste arquivo que implementaremos o cérebro do homo, você conhece o cérebro no coração
do Simmo 8: 3 que está neste arquivo que tornará a rede neural que, naturalmente, conviverá alguma
vontade convolucional saberá quando isso funciona Por certo, ainda estamos fazendo alguma aprendizagem de reforço
profundo.
Assim, são capazes de ter olhos e dentro desta rede neural integrará tudo o que está
relacionado ao Craigmile ativo e há um bônus.
Como eu lhe disse que estamos implementando uma das mais poderosas Morais A-3 e o que a
torna poderoso é que ela conterá um registro de uma nova rede e, mais precisamente, na memória LCN a longo prazo para
que possamos aprender as propriedades temporais do que é indo.
Mais uma vez, essas são as propriedades temporais da entrada para que as previsões possam ser ainda melhores.
Então vamos lá.
modelo muito poderoso que combina basicamente todas as redes neurais que vimos no curso de aprofundamento.
Estamos implementando um
Essa é uma rede neural artificial, uma rede neural convolutiva e uma nova rede recorde.
E, no coração de todas essas redes, há, naturalmente, o modelo A-380 que tornará o AI
AI muito poderoso.
Então, vamos fazer isso, vamos atacar esse modelo e implementado.
Então vamos começar fazendo duas funções.
ter pesos e queremos fazer essas duas funções para nós, para que já temos uma
ferramenta para integrar muito facilmente dentro da casa para que a rede neural.
Existem apenas algumas funções que cuidarão de como podemos inicializar os pesos porque você sabe que vamos ter algumas novas
redes e, portanto, vamos
Então, essas duas funções serão colunas normalizadas.
Inicializador que é basicamente uma função que não pode apenas inicializar alguns pesos, mas define uma variância
específica de pesos tensores.
Então é exatamente isso que estamos prestes a implementar agora.
E então, implementaremos a segunda função, que será o peso dessa função e,
basicamente, inicializará os pesos em tempo suficiente como forma de aprender.
Tudo bem.
E então, uma vez que terminamos com essas duas funções, começaremos a implementar a rede neural.
Então, vamos fazer isso, vamos rapidamente fazer essas duas funções, então estou começando
com uma def aqui, então vou dar o nome dessa função que é normalizada e essas colunas baseçam no inicializador.
Aqui vamos nós.
E esta função vai ter apenas duas entradas.
Primeiro, serão os pesos que queremos inicializar e o desvio padrão porque, como acabei de dizer,
queremos definir uma variância específica para o nosso tensor de pesos.
E se você quiser entender por que temos que fazer isso, é porque você sabe quando fazemos a
rede neural que será o ator e o crítico de acordo com o amanha e faremos duas
camadas separadas totalmente conectadas para o ator e um para o crítico.
E estas duas camadas totalmente conectadas terão pesos e definiremos um desvio padrão para cada um
desses dois grupos de pesos.
E então, o que faremos é que vamos definir um pequeno desvio padrão para o ator.
Será em torno de 0. 01 e um grande desvio padrão para a crítica que será em torno de 1, eu acho.
possamos definir facilmente o desvio padrão para os pesos que inicializaremos mais tarde para o ator e o craic.
Então, é por isso que estamos fazendo essa função para que
É por isso que estamos fazendo isso.
Então, agora vamos definir um valor padrão, mas isso mudará depois quando inicializarmos
os pesos.
Então, vamos usar isso para 1. 0.
Tudo bem.
E agora estamos prontos para definir o que está dentro desta função.
Então, o que primeiro preparará é a saída que vamos chamar.
Então, isso é tudo o que será retornado por esta função.
E então, no início, o que vamos fazer é isso.
Então, como você entendeu, essa saída será um tensor de pesos que terá um desvio padrão específico.
Mas antes de cuidar da configuração do desvio padrão, queremos inicializá-lo e, em seguida, vamos definir
o desvio padrão aqui, que é o argumento que é a entrada dessa função.
Então, para inicializar os pesos do tensor, você pode saber como fazê-lo.
Nós já fizemos isso.
tomar a rodada e a função que irá inicializar a resposta torched com pesos aleatórios que seguem uma distribuição normal.
Nós vamos usar nossa biblioteca de torche e, a partir desta biblioteca de torche, vamos
Então é por isso que se chama rant.
E quanto ao normal.
E agora, o que simplesmente precisamos inserir é o número de elementos que a distensão irá conter.
E este número de elementos é, naturalmente, o número de pesos porque estávamos realmente inicializando um
tensor para esses pesos aqui.
E para obter esse número de elementos, podemos simplesmente pegar nossos pesos e adicionar pontos para obter tamanho com parênteses.
do mesmo número de elementos de nossos pesos e será inicializado com pesos aleatórios após uma distribuição normal.
E isso dará o número de elementos e pesos para que ele crie
o tensor da tocha
Tudo bem.
E agora é hora de definir o desvio padrão que queremos ter, que é o desvio padrão aqui.
Então, vamos fazer agora é uma simples normalização.
Temos um sentimento torturado de pesos e agora queremos normalizá-lo.
E então, para normalizar, simplesmente escreverá a computação explícita.
saída e atualizá-la, multiplicando-a pelo desvio padrão que queremos dividir pela soma que acabei de mencionar.
E então, o que simplesmente precisamos fazer aqui é levar nossa
E assim, para obter a soma, vamos usar a função de raiz quadrada pela tocha.
E então, quando é levado aqui torche que s q r t.
Essa é a função de raiz quadrada.
E dentro, vamos entrar no quadrado alguns dos pesos de um vetor.
E assim nós levamos nossas saídas.
Então, usamos a função de poder à qual inseremos porque queremos pegar o quadrado da
soma e depois tomamos o sol.
E dentro, vamos especificar o índice do cone que contém o peso.
Quer alguns e, em seguida, obter esses pesos separadamente, porque você quer resumi-los bem, geralmente
expandimos a escola como uma função de nossa saída.
Tudo bem.
Então, isso levará os pesos que até agora foram inicializados como um tipo de pesos de Torchin que obtém
todos esses pesos.
Tomamos a soma do quadrado e depois tomamos a raiz quadrada para aplicar a normalização.
o fato de ter esse desvio padrão no numerador, teremos certeza de que podemos escrevê-lo aqui.
E com
As variantes serão iguais ao quadrado do desvio padrão.
Esta fórmula aqui irá garantir que esse tensor de pesos que inicializamos terá uma variação que
será igual ao quadrado do desvio padrão que colocamos como argumentos.
E é assim que podemos definir um desvio padrão específico para o futuro e o crítico que fará
em breve e escolheremos um pequeno desvio padrão para o ator e um maior para o crítico
e faremos isso com muita facilidade desde essa função.
Tudo bem.
E agora, temos apenas uma coisa a fazer à esquerda.
É claro que retorna a saída que agora está normalizada com este desvio padrão específico.
Tudo bem, tão perfeito.
Essa é a primeira função que devemos fazer.
Essa é a primeira ferramenta com a qual faremos muito prazer em usar esta noite.
H-3 cérebro do mar.
Temos mais uma função a fazer agora.
Vai ser a função de peso.
E essa é apenas uma função que lembrará inicializar os pesos para tornar a aprendizagem ideal.
Então vamos fazer isso no próximo tutorial e até então eu.