Hallo und willkommen zu den Intuitions-Tutorials für den Teil des Kurses für künstliche neuronale Netzwerke.
Super aufgeregt, diese Dinge zum Laufen zu bringen.
Und heute werden wir herausfinden, wie wir diesen Abschnitt angehen werden.
In diesem Abschnitt werden wir die folgenden Dinge lernen.
Zuerst werden wir über das Neuron sprechen, also wird es ein bisschen Neurowissenschaft geben und wir werden ein
wenig darüber erfahren, wie das menschliche Gehirn funktioniert und warum wir versuchen, dies zu replizieren.
Und wir werden auch sehen, wie der Hauptbaustein eines neuronalen Netzwerks des Neurons aussieht.
Dann im nächsten Tutorial Wir sprechen über die Aktivierungsfunktion und betrachten einige
Beispiele von Abriebsfunktionen, die Sie in Ihren neuronalen Netzwerken verwenden könnten, und wir werden
herausfinden, welche von welchen am meisten ist häufig in neuronalen Netzwerken verwendet und in welchen Schichten Sie lieber welche Funktionen
verwenden.
Es wurde darüber gesprochen, wie neuronale Netzwerke funktionieren.
Im Gegensatz zu dem, was Sie erwarten würden und was wahrscheinlich in anderen Kursen
und Tutorials vermittelt wurde, werden wir nicht in das Lernen einsteigen ein
neuronales Netzwerk in Aktion, das es uns ermöglicht zu verstehen, was wir anstreben, was unser
Ziel ist.
Hier betrachten wir ein Beispiel eines neuronalen Netzwerks. Wir werden ein sehr vereinfachtes und sehr
vereinfachtes hypothetisches Beispiel betrachten oder wenn Ihr eigenes Netzwerk, das die Immobilienpreise vorhersagt, im
Wesentlichen Immobilienpreise sind.
Wenn wir uns dieses Beispiel ansehen, werden wir besser verstehen, worauf wir abzielen und was wir am
Ende erreichen wollen.
Und dann werden wir verstehen lernen, wie neuronale Netzwerke lernen, denn so werden wir besser auf das
vorbereitet, was kommt.
Dann werden wir über den Gefälleabstieg sprechen.
Dies ist auch Teil des Lernens in neuronalen Netzwerken, und wir werden verstehen, wie dieser Algorithmus
besser ist als nur die Brute-Force-Methode, die Sie als ersten Ausweg oder als erste Methode in
Betracht ziehen.
Wir werden also herausfinden, wie groß der Vorteil des Gefälleabstiegs ist.
Und dann reden wir über stochastische Steigung.
Es ist eine Fortsetzung des großartigen und anständigen Tutorials, aber es ist eine noch bessere und noch stärkere Methode, und
wir werden genau herausfinden, wie es funktioniert.
Zum Schluss wollen wir die wichtigen Aspekte der Rückwärtsausbreitung besprechen und
alles Schritt für Schritt zusammenstellen, um Ihre künstlichen neuronalen Netzwerke zu betreiben.
Ich hoffe, das hört sich für Sie sehr aufregend an, weil ich selbst sehr aufgeregt bin und es kaum erwarten kann,
damit anzufangen.
Ich freue mich darauf, Sie beim ersten Tutorial zu sehen.
Und bis dahin tiefes Lernen genießen.