Selamat datang kembali di kuliah ini kita akan bekerja pada kumpulan data dengan model
Tron multi-layer percept dan dataset ini adalah kumpulan array yang mewakili angka tulisan tangan yang 0 hingga 9 menggunakan piksel dan
benar-benar akan memvisualisasikannya sehingga Anda bisa mengerti apa yang saya maksud dengan itu.
Kita akan mengeksplorasi bagaimana kita dapat menggunakan aliran tensor untuk membantu mengklasifikasikan angka
apa yang dituliskan hanya dengan melatih nilai-nilai array.
Ingatlah untuk rangkaian kuliah tentang dataset ini kami akan menunjukkan kepada Anda pendekatan
klasik menggunakan aliran tensor.
Kemudian dalam seri kuliah berikutnya kita akan menggunakan model penduga yang lebih sederhana model penduga lebih
mirip bekerja dengan sesuatu seperti belajar psikis di mana Anda membuat semacam fungsi input dan
kemudian melatihnya dan kemudian memprediksinya.
Untuk seri kuliah ini Namun pada awalnya kami akan menunjukkan kepada Anda cara yang lebih manual untuk
bekerja dengan aliran tensor yang kita kenal dengan keduanya.
Dan Anda dapat memutuskan pendekatan mana yang Anda sukai lebih baik.
Jadi tanpa basa-basi mari kita mulai dengan mengeksplorasi set data feminis.
Baiklah.
Jadi jika kita turun ke sana kita memiliki folder belajar yang dalam dan membukanya.
Anda akan melihat bahwa ada folder bernama data ini dan di dalam folder ini sebenarnya adalah
gambar terkompresi yang akan kita kerjakan.
Jadi perlu diingat bahwa instruksi yang akan saya tunjukkan kepada kami sejauh cara mendapatkan dataset ini
akan secara otomatis jika Anda berada di direktori lain.
Jadi karena Anda sudah mengunduhnya, saya akan sangat menyarankan Anda memulai notebook baru di folder
ini.
Belajar mendalam bahwa kita tidak perlu membaca semuanya dan malah diarahkan ke data yang
sudah diunduh.
Jadi izinkan saya membuat notebook baru lagi.
Di dalam folder pembelajaran 22 dasbor yang dalam ini dan kemudian saya akan memulai dengan mengatakan impor tensor flow
sebagai T. F. perbesar satu tingkat lagi di sini.
Dan kemudian kita akan mengatakan dari tutorial contoh tensor flow berpikir jujur memasukkan data input dan kemudian
menjalankannya juga.
Ingatlah tergantung pada versi numpad yang Anda miliki, Anda mungkin mendapatkan peringatan setiap kali Anda mengimpor aliran
sensor atau menggunakan fungsi tertentu dari aliran sensor.
Jangan khawatir aman untuk mengabaikannya.
Pada dasarnya apa yang akan terjadi adalah nanti mereka akan memperbarui aliran sensor sehingga
memperbaiki masalah ini dengan NUMP.
Jadi ingatlah itu.
Anda tidak perlu khawatir tentang peringatan ini.
Semuanya masih akan berfungsi seperti yang diharapkan dan sepertinya saya perlu menghapus kode tambahan.
Jadi sekali lagi kami katakan dari tenda contoh melayang atau tutorial yang mengimpor data input.
Jadi semua yang akan kita lakukan adalah mengatakan ini sama dengan input data membaca set data dan kemudian kita akan mengarahkannya
ke folder itu.
Jadi kita akan mengatakan garis bawah ini meneruskan data slash dan kemudian mengatakan satu hot sama dengan true dan Anda akan melihat sedikit mengapa
kami melakukan itu.
Jadi sekali lagi ini hanya akan bekerja dengan baik jika Anda berada di direktori yang sama dengan yang baru
saja saya sebutkan di bawah folder deep burning karena melaporkannya ke set data ini di sini.
Jadi memungkinkan kita untuk menunjukkan bahwa ada banyak waktu unduh yang dihemat dari kami.
Jadi maju dan jalankan ini.
Anda akan melihat beberapa kode di sini pada dasarnya mengatakan OK kita membongkar semuanya di sana dan sebagainya.
OK jadi sekarang kita siap untuk pergi yang akan kita lakukan adalah mengikuti kita akan memeriksa jenis data apa
yang kita miliki dengan variabel ini.
Dan pada dasarnya ini adalah opsi set data aliran sensor khusus.
Jadi di dalam ini di mana kami memiliki ini jika Anda menekan tab itu Anda memiliki tes kereta dan validasi.
Kami akan bekerja sekarang.
Hanya berlatih dan menguji.
Tetapi jika kita melihat kereta dan titik hit itu dan kemudian tab lagi kita memiliki banyak atribut lainnya di
sini dan seperti label gambar dan sebagainya.
Jadi jika kita melihat gambar yang pada dasarnya hanya serangkaian array non-pilot.
Dan sebenarnya kita bisa memeriksa bentuknya dan kita perhatikan 55000 x 784.
Dan itu artinya kita memiliki 55000 gambar dan kemudian ada 784 piksel per gambar.
Dan sedikit lagi kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda benar-benar dapat mengatur ulang atau membentuk kembali
gambar-gambar ini sehingga Anda dapat memvisualisasikannya.
Sekarang jika Anda ingin mengkonfirmasi jumlah contoh gambar yang kami miliki di sini, kami dapat mengatakan ini.
Latih gambar atau sebenarnya hanya latih dan ucapkan angka mati garis bawah dan gunakan tab menggunakan untuk lengkapi otomatis
di sana, masukkan dan konfirmasi bahwa Anda memiliki 55000 contoh di set latihan.
Dan jika Anda memeriksa set tes Anda, Anda dapat melakukan hal yang sama.
Dan kami memiliki 10.000 contoh dalam satu set uji.
Jadi Anda bisa tahu kami memiliki banyak gambar untuk dilatih yang bagus karena jaringan saraf
akan membutuhkan banyak data.
Jadi mari kita visualisasikan dataset ini sehingga kita dapat memahami apa yang sebenarnya mewakili array sehingga
untuk melakukan itu saya akan mengimpor plot yang hidup plot PI sebagai T dan kemudian saya juga akan mengatakan bahwa
hidup dalam garis sehingga saya dapat melihat hal-hal di dalam notebook saya dan kami akan lakukan adalah mematikan set gambar pelatihan.
Saya hanya akan mengambil salah satunya.
Jadi biarkan saya ambil yang berikutnya.
Jadi jika Anda melihat ini sekarang jenis array yang besar.
Dan jika kita periksa bentuknya, itu bukan Khama 784.
Jadi saya perlu mengulang atau benar-benar membentuk kembali adalah mengubah ini dari semacam string dari nilai
tujuh ratus delapan puluh empat piksel menjadi 28 oleh 28 piksel karena itulah bentuk sebenarnya dari array dataset dan
kemudian dari sana kita benar-benar akan dapat untuk melihat apa sebenarnya survei itu.
Jadi kita akan melihat kereta ini benar-benar mewakili apa itu singkatan.
Tapi kita akan mengatakan membentuk kembali menjadi 28 dengan 28.
Dan setelah Anda melakukannya sekarang Anda memiliki array ini sedang dibentuk ulang
dan kemudian kita akan merencanakan itu dan kita bisa melakukannya dengan realty show run that.
Dan sekarang saya melihat contoh angka di sini.
Dan pada dasarnya apa yang kita miliki di sini hanyalah nilai piksel untuk representasi angka aktual.
Jadi ini adalah digit tulisan tangan.
Kita dapat melihat di sini kita mewakilinya melalui semacam nilai piksel.
Jadi nol akan menjadi warna paling gelap.
Dan kemudian satu adalah warna yang paling ringan.
Dan lagi jika kita melihat nilai sebenarnya di sini.
Jadi jika saya hanya menyalin array itu sendiri saya melihat 0 di sudut ini di sini dan kemudian jika itu terus bergulir dan ingin
benar-benar mulai memukul barang-barang yang kita lihat mendekati 1.
Jika itu nilai tercerdas mungkin.
Sekarang perlu diingat orang sering hanya akan memvisualisasikan ini dalam skala abu-abu dan Anda dapat melakukannya
dengan melewati pemetaan warna.
Jadi sebagai argumen kedua dalam dirinya menunjukkan saya bisa mengatakan Lihat peta dan satu untuk Pemetaan Warna hal-hal untuk skala
abu-abu adalah GST garis bawah abu-abu.
Dan kemudian kita bisa melihat ini dan ini mungkin semakin sering Anda melihatnya.
Dan kadang-kadang orang suka membalikkan ini juga untuk melihat angka sebagai hitam dan kemudian nilai nol
sebagai putih.
Sekarang hal yang perlu diingat adalah bahwa kita tidak benar-benar akan melewatkan gambar ini sebagai array 28 dengan 20 untuk
jaringan saraf kita.
Alih-alih apa yang akan kita lakukan adalah kita akan memberikannya lebih dekat dengan bentuk
aslinya sebagai 784 oleh satu pada dasarnya hanya vektor angka.
Jadi mari kita bermain-main dengan bentuk bebas sehingga kita bisa mendapatkan gambaran seperti apa sebenarnya itu.
Jadi jika saya mengatakan membentuk kembali dan kemudian mengatakan 784 per satu saya pada dasarnya mendapatkan vektor yang sangat panjang ini di sini dan hampir tidak mungkin untuk
memvisualisasikan karena pada dasarnya hanya nilai-nilai tunggal di sini.
Jadi Anda tidak benar-benar melihat apa pun.
Dan sebenarnya kita dapat mengubah aspek di sini sehingga kita dapat memvisualisasikannya sedikit lebih baik, katakanlah aspek kedua
sama dengan nol koma nol dua.
Dan sekarang saya bisa melihat nilai sebenarnya di sini.
Jadi ini pada dasarnya saya merentangkan vektor itu setidaknya bar mewakili warna di sini.
Jadi saya bisa memvisualisasikannya sedikit lebih baik.
Dan pada dasarnya ini atau lewat dalam jaringan saraf tur.
Jadi kita hanya melewatinya sebagai vektor 784 per satu.
Dan jika Anda masih bertanya-tanya mengapa 784.
Yah itu karena ingat itu adalah bentuk 28 dengan 28 piksel.
Jadi itu berarti jika saya memasukkan sel di bawah sini dan mengatakan 28 kali 28 itu sama dengan 7 8 4.
Jadi di situlah angka itu berasal dari gambar tulisan tangan asli.
Mereka adalah 28 dengan 28 piksel.
Dan jika Anda melipatgandakannya hanya untuk mendapatkan satu vektor tunggal yang panjang, Anda mendapatkan tujuh ratus delapan puluh
empat piksel yang diwakili di sini.
Dan kemudian kita bisa memetakannya.
Jadi inilah yang akan kita beri makan jaringan saraf kita.
BAIK.
Jadi kami telah mempelajari dasar-dasar dataset ini dan Anda dapat benar-benar mencari Google untuk informasi lebih lanjut
tentang status.
Saya percaya sekarang memiliki halaman Wikipedia sendiri.
Ini adalah kumpulan data yang sangat terkenal terutama dalam pembelajaran mendalam.
Dan apa yang akan kita lakukan setelah ini adalah pada kuliah berikutnya kita
akan membuat model aliran tensor dasar dan prosesi tensor dasar yang benar-benar dapat melatih untuk mengklasifikasikan angka-angka ini.
OK kita akan lihat di kuliah selanjutnya.