WEBVTT 00:00.390 --> 00:02.550 Merhaba ve bu öğreticiye hoş geldiniz. 00:02.550 --> 00:02.870 Tamam. 00:02.880 --> 00:08.370 Dolayısıyla önceki derslerde beynimizi yaptık veya eğer A-3 için beyinleri istersen şimdi 00:08.370 --> 00:09.560 bu beyni eğitmeliyiz. 00:09.660 --> 00:15.240 Fakat beynini eğitmek için, bu aleti kullanan ve öngörüleri ile hedefler arasındaki hataya 00:15.240 --> 00:20.820 ne kadar katkıda bulunduklarına göre ağırlığı almak için ortada bir sigara yapacak bir 00:20.940 --> 00:21.900 iyileştiriciye ihtiyacımız var. 00:22.200 --> 00:29.790 şimdiye kadar yaptığımız şey, birinci ve ikinci modülde, eğitimde torch tarafından atom optimizerini kullandık. 00:29.910 --> 00:30.660 Ve 00:30.840 --> 00:38.260 Fakat size söylendiği gibi çok zorlu bir problemle uğraşıyoruz ve A-380 algoritması 00:38.260 --> 00:41.560 bu sorunu çözmek için yeterli değil. 00:41.580 --> 00:48.480 Yaşları beklemeden bu sorunu çözmek için bazı özelleştirilmiş iyileştiricilere ve farklı püf noktalarına 00:48.480 --> 00:49.340 ihtiyacımız var. 00:49.530 --> 00:56.790 İşte bunu yapmak amacı bu ve atom optimizasyonunu temel alan ayrı bir özel optimizerimiz var 00:56.790 --> 00:57.990 bu yüzden. 00:58.200 --> 01:02.680 Ve bu paylaşılan düşman sınıfında ve paylaşılan atomda neden yer alıyor. 01:02.880 --> 01:08.190 Bunun nedeni aslında atom optimizeridir ancak paylaşılan Devletler üzerinde çalışacaktır. 01:08.190 --> 01:12.840 Bunun sonucunda nasıl çalıştığını açıklayacağız ve işe yaramaya çalışacağız. 01:12.840 --> 01:18.170 Öldürmeden farklı işleve gideceğiz, çünkü bir sonraki işiniz için biraz enerji 01:18.180 --> 01:23.190 toplamak istediğimizi biliyorsunuz; ayrıca düştüğünde yüz hatdan fazla satır alacak. 01:23.190 --> 01:24.550 Bu yüzden hazır ol. 01:24.600 --> 01:30.440 Ve bu nedenle, burada neler olup bittiğini bir Statoil Statoil'de açıklamaya çalışacağız. 01:30.480 --> 01:31.970 Ve şimdi başlayalım. 01:32.810 --> 01:38.480 fonksiyonunu ve adım fonksiyonunu içeren üç işlev içeren bu sınıf paylaşım atomunu tanıtalım. 01:38.480 --> 01:40.900 Pekâlâ, önce init fonksiyonunun paylaşılan hafıza 01:41.180 --> 01:48.410 Bu yüzden ilk önce yaptığımız şey, elbette atom optimizer olan bu atomu optinleştirmekten miras 01:48.410 --> 01:52.100 aldık ve meşale kütüphanesinden Upton modülüne giriyoruz. 01:52.280 --> 01:57.980 Yani, atom optimizeriyle ilgili tüm araçları elde etmek için basit bir miras ve 01:57.980 --> 01:59.320 init fonksiyonuyla başlıyoruz. 01:59.330 --> 02:00.990 Peki burada ne olacak. 02:01.150 --> 02:08.050 Önce Atom sınıfının atomundaki tüm temel parametreleri ve tüm temel araçları devralmak için süper 02:08.050 --> 02:11.310 fonksiyonu kullanırız ve bu temel parametreler burada. 02:11.380 --> 02:16.090 Harams ırk yediği Epsilon ve kilo zayıflaması öğrenirken. 02:16.240 --> 02:17.920 Ve sonra bir takip başlatırız. 02:17.980 --> 02:21.840 Paramo gruplarının kendisi için ilk olan bu foluke. 02:21.850 --> 02:28.310 Bu nedenle, parum grupları gruplar etrafında kurulan şey, optimizasyon cihazının tüm özelliklerini içerir. 02:28.510 --> 02:34.030 Ve bu özniteliklerin arasında, belki de kendi parum gruplarında bulunan ağın 02:34.030 --> 02:40.790 diğer yollarını atomize etmek istediğimiz bu parametreleri optimize etmek zorunda olduğumuz parametrelere sahibiz. 02:40.930 --> 02:44.860 Dolayısıyla gidiyoruz ki grup kendi kendine yardım gruplarına ait. 02:44.980 --> 02:50.920 benlik kuşkusu olan parum gruplarında bulunan bu parametreleri alacak ikinci Faltu var. 02:50.920 --> 02:54.910 Ve burada optimize etmek istediğimiz ve belki de 02:54.910 --> 03:01.870 Temel olarak, tüm parametreleri içeren kendi kendine yardım gruplarını inceliyoruz ve grupların her bir parametre 03:01.930 --> 03:07.480 grubu ve kendi kendine konuşma grubumuz için optimize etmek istediğimiz parametreleri kullanacağız. 03:07.540 --> 03:14.300 Bu sebeple Paramo grubu, optimize etmek istediğimiz ağırlıkların her Tanceri için anlamına gelir. 03:14.410 --> 03:20.200 Böylece, optimize etmek istediğimiz her sensör ağırlığı için ve daha sonra bu dört satırlık kodla 03:20.200 --> 03:21.550 bu grupta ne olur. 03:21.820 --> 03:29.650 Temel olarak ne olur, optimize edicinin yaptığı güncellemenin degradenin üstel hareketli 03:29.890 --> 03:31.170 ortalamasına dayandığıdır. 03:31.250 --> 03:32.880 İşte bu kod satırı. 03:33.010 --> 03:38.270 Birincisi, birinci dereceden gradyanın üstel hareketli ortalaması. 03:38.500 --> 03:44.860 Fakat atom tarafından yapılan cisimler sadece degradenin karenin üstel hareketli ortalamasına 03:45.190 --> 03:47.140 dayandığı üzerine değil. 03:47.260 --> 03:51.770 Bu momentumun gradyanının üste veya ikiye üssel bir hareketli ortalaması. 03:52.030 --> 03:55.320 İşte hepsinin üstel hareketli ortalaması buradadır. 03:55.480 --> 04:00.560 Ve burada her biri için iki üstel hareketli ortalama EMJ'nin bozulması var. 04:00.790 --> 04:01.890 Öyleyse burada ne olacak. 04:02.080 --> 04:07.930 Üstel hareketli ortalamanın nasıl işlediğini derinlemesine öğrenmek isterseniz, stokastik optimizasyon için 04:07.930 --> 04:14.560 bu araştırma kağıt Adam yöntemine bir göz atmanızı şiddetle tavsiye ederim, çünkü temelde 04:14.860 --> 04:20.610 şu anda uyguladığımız atom optimizasyon cihazı şu an dayanıyor. burada algoritma. 04:20.890 --> 04:27.700 Bu nedenle, algoritmanın iyi nasıl çalıştığına dair daha fazla ayrıntıya sahip olmak istiyorsanız, bu kağıt kesinlikle faydalı olacaktır. 04:27.700 --> 04:32.720 Ve sonra atomlar ve kurallar ile algoritma hakkında daha fazla açıklama var. 04:32.860 --> 04:37.840 Ve biliyorsun, daha sonradan yapılacak olan büyük tren işleğine saldırmadan 04:37.840 --> 04:39.120 önce saldırmak istiyorsun. 04:39.400 --> 04:41.990 Tamam, o halde bizison'a geri dönelim. 04:42.220 --> 04:46.140 Ve şimdi ikinci işlev paylaşımlı belleğe geçelim. 04:46.190 --> 04:47.890 Şimdi birkaç kelime söyleyeceğim. 04:48.010 --> 04:54.580 Bu paylaşılan hafıza fonksiyonunun fikri tensör gibidir, bildiğiniz kuda, bir görüşe dayanan 04:54.580 --> 04:55.830 bir hızlandırıcıdır. 04:55.870 --> 05:03.160 Ve temelde burada olan şey, burada ve burada, burada hızlanan hesaplamayı 05:03.160 --> 05:10.210 hızlandıracak tenso gibi davranan hafızayı paylaşan devlet tensörlerine sahip olduğumuz. 05:10.420 --> 05:17.140 Fakat fark, hafızayı paylaşan sensörlerin hesaplamayı, felç edilmiş tüm tehditler tarafından 05:17.140 --> 05:22.150 erişilebilen sizin veya sizin GP'nizin bir bölümüne gönderdiği farktır. 05:22.160 --> 05:23.580 Yani temel olarak burada yapılanlar. 05:23.590 --> 05:30.220 Bu kuda'ya biraz benzer 10 ama paralel tehditler için erişilebilir olması için 05:30.220 --> 05:32.090 GP'nin bir bölümüne gönderilir. 05:32.090 --> 05:32.460 Tamam. 05:32.470 --> 05:35.100 Ve son işlevi adımımız var. 05:35.110 --> 05:41.830 Yani bu işi biliyorsunuz, bu derste kullandığımız atom optimizerinin adım yöntemi gibi. 05:41.830 --> 05:47.170 Ve yine bu, daha önce gördüğümüz gazetelerden birinin algoritmasına dayanıyor. 05:47.170 --> 05:48.610 Yani bu algoritma. 05:48.850 --> 05:52.250 Yani yine de aşağıdaki kod satırlarını ayrıntılı olarak anlamak istiyorsunuz. 05:52.420 --> 05:57.240 Yine Ingrid, bu algoritmayı bir tanesine bu kağıttan bakmanız gerekiyor. 05:57.580 --> 06:04.330 Ve burada yapılması gereken şey tamamen zorunlu değildir, çünkü bu aslında atom sınıfını 06:04.330 --> 06:07.180 etkileyen adım yönteminin bir kopya yapıştırmasıdır. 06:07.180 --> 06:14.050 şey mirasımızı kullanarak yapmış olabiliriz, çünkü burada Acton'dan Adam'a miras kalır ve 06:14.050 --> 06:20.620 mirasımızı kullanmak için bütün bunları yapmak yerine yapabileceğimiz şey sadece burada 06:20.620 --> 06:29.260 yazacağımızdır yorum sadece Paylaştığımız Adam sınıfına uyguladığımız süper fonksiyon, o zaman nesne özümüz ve burada 06:29.710 --> 06:38.020 sadece parantez ile adım ekliyoruz. Adım, o sınıfın hareketinin yöntemi ve bu tamamen aynı. 06:38.320 --> 06:40.550 Temel olarak burada yapılan 06:40.750 --> 06:45.820 Bu yüzden sadece burada Atom sınıfındaki adım yönteminin bir kopya yapıştırma 06:45.850 --> 06:46.860 olduğunu söyliyordum. 06:46.930 --> 06:53.440 Bence bu şeyleri, Adam'ı ve adım metodunu iyi paylaşmak için uygulanan bu süper işlevle değiştirirseniz, tam 06:53.830 --> 06:55.960 olarak aynı şeyi elde edebiliriz. 06:57.220 --> 06:59.900 Tamam, ona hızlı bir şekilde bakmanız ilginçtı. 06:59.920 --> 07:02.750 Temelde bunu Adam optimizer olarak görebilirsiniz. 07:02.850 --> 07:04.530 Sanki ona daha derin bir göz atmışız gibi. 07:04.640 --> 07:10.000 Ancak bununla ilgili daha ayrıntılı bilgi almak isterseniz ve sahnenin arkasında neler 07:10.000 --> 07:14.120 olduğunu anlamak istiyorsanız, bu araştırma makalesine bir göz atmanızı öneririm. 07:14.170 --> 07:16.120 Ben linkteki açıklamaları buraya koyacağım. 07:16.120 --> 07:19.940 Bildiğiniz gibi, tüm kodu büyük ayrıntılarla ilişkilendirmiş olacaksınız. 07:19.990 --> 07:22.120 Dolayısıyla bakabilmeniz gerçekten çok güzel. 07:22.580 --> 07:30.310 Ve şimdi umarım büyük enerjiniz olur, çünkü bu büyük tren fonksiyonunu içerecek olan 07:30.310 --> 07:35.860 tren dosyasına geçeceğiz ve temelde bizim eniyileyicimiz olduğu için 07:35.860 --> 07:37.510 yapabileceğimiz beyinlerini eğiteceğiz. 07:37.690 --> 07:39.230 Şimdi iyi mola verin. 07:39.250 --> 07:41.840 İyi uykunuz ve ne zaman kendinizi iyi hissettiğinizde. 07:41.980 --> 07:44.440 Bir sonraki adıma geçelim. 07:44.440 --> 07:45.910 O zamana kadar AI zevk.