Ciao e benvenuto ai tutorial di intuizione per le parti del corso di reti neurali artificiali.
Super eccitato per iniziare queste cose.
E oggi scopriremo come affronteremo questa sezione.
Quindi in questa sezione impareremo le seguenti cose.
Prima di tutto parleremo del neurone, quindi ci sarà un po 'di neuroscienza e scopriremo
un po' di come funziona il cervello umano e perché stiamo cercando di replicarlo.
E vedremo anche come si presenta il blocco principale di una rete neuronale del neurone.
usato in reti neurali e in quali strati preferireste usare quali funzioni.
Quindi nel prossimo tutorial parleremo della funzione di attivazione e vedremo un paio di
esempi di funzioni di attrito che è possibile utilizzare nelle reti neurali e scopriremo quali di esse uno è il
più comunemente
Si è parlato di come funzionano le reti neurali.
Quindi, in contrasto con ciò che ci si aspetterebbe e ciò che è stato probabilmente trasmesso in altri
corsi e tutorial, non entreremo nell'apprendimento in realtà andremo prima nel funzionamento delle reti neurali perché
in questo modo vedendo un rete neurale in azione che ci permetterà di capire cosa stiamo puntando verso quale
sia il nostro obiettivo.
Quindi qui vedremo un esempio di una rete neurale che esamineremo un esempio ipotetico molto semplificato e
molto semplificato o quando la tua rete che lavora per prevedere i prezzi delle abitazioni sono
fondamentalmente i prezzi degli immobili.
E guardando questo esempio capiremo meglio esattamente a cosa miriamo e cosa vogliamo
raggiungere alla fine.
E poi passeremo alla comprensione di come le reti neurali imparano perché in questo modo saremo più preparati
per ciò che accadrà.
Quindi parleremo della discesa del gradiente.
Questo fa anche parte dell'apprendimento delle reti neuronali e capiremo in che modo tale algoritmo è migliore del solo
metodo di forza bruta che potresti voler o prendere in considerazione come prima risorsa o come primo metodo che ti
viene in mente.
Quindi scopriremo quanto è grande il vantaggio della discesa del gradiente.
E poi parleremo della discesa del gradiente stocastico.
È una continuazione del tutorial grande e decente, ma è un metodo ancora migliore e ancora
più forte e scopriremo esattamente come funziona.
in una serie di istruzioni passo passo per l'esecuzione delle reti neurali artificiali.
Infine, concluderemo le cose menzionando le cose importanti sulla retropropagazione e riassumendo tutto
Spero che tutto questo ti sembri molto eccitante perché sono molto emozionato e non vedo l'ora
di iniziare.
Non vedo l'ora di vederti sul primo tutorial.
E fino ad allora godere di un apprendimento profondo.