Bună ziua și bun venit la tutorialele de intuiție pentru rețeaua artificială neuronală a cursului.
Super incantat sa inceapa aceste lucruri.
Și astăzi vom afla cum vom aborda această secțiune.
Deci, în această secțiune vom învăța următoarele lucruri.
Mai întâi vom vorbi despre neuron, așa că vom avea un pic de neuroștiință și vom afla
un pic despre cum funcționează creierul uman și de ce încercăm să replicăm asta.
Și vom vedea, de asemenea, cum arată blocul principal al unei rețele neuronale a neuronului.
Apoi, în tutorialul următor vom vorbi despre funcția de activare și vom analiza câteva
exemple de funcții de uzură pe care le-ați putea folosi în rețelele dvs. neuronale și vom afla
care dintre ele unul dintre ele este cel mai utilizate frecvent unul în rețele neuronale și în care straturi ați prefera să utilizați
ce funcții.
Sa discutat despre funcționarea rețelelor neuronale.
Deci, spre deosebire de ceea ce v-ați aștepta și de ceea ce a fost probabil transmis în alte cursuri
și tutoriale, nu vom intra în învățare, de fapt, vom merge mai întâi în funcționarea rețelelor
neuronale, pentru că în felul acesta, rețea neuronală în acțiune care ne va permite să înțelegem ce ne îndreptăm
spre scopul nostru.
Deci, aici vom examina un exemplu de rețea neuronală pe care o vom examina într-un exemplu ipotetic foarte
simplificat și foarte simplificat sau când propria dvs. rețea de lucru pentru a prezice prețurile locuințelor
sunt practic prețurile imobiliare.
Și uitandu-ne la acest exemplu, vom înțelege mai bine exact ceea ce vrem să urmărim și ceea ce dorim să obținem
în cele din urmă.
Și apoi vom trece la înțelegerea modului în care învățăm rețelele neuronale, pentru că vom fi mai pregătiți pentru
ceea ce vine.
Apoi vom vorbi despre coborârea înclinării.
Aceasta este, de asemenea, parte din învățarea rețelelor neuronale și vom înțelege cum acest algoritm este mai bun decât metoda
forței brute pe care ați putea intenționa sau doriți să o luați ca o primă soluție sau o primă metodă care
vine în minte.
Așadar, vom afla cât de mare este avantajul coborârii în gradient.
Și apoi vom vorbi despre coborârea stochastică.
Este o continuare a tutorialului minunat și decent, dar este o metodă chiar mai bună și chiar mai
puternică și vom afla exact cum funcționează.
În cele din urmă, vom încheia lucrurile, menționând lucrurile importante despre propagarea înapoi
și rezumând totul într-un set pas cu pas de instrucțiuni pentru rularea rețelelor neurale artificiale.
Sper că acest lucru ți se pare foarte interesant pentru că sunt foarte entuziasmat de mine și nu pot să aștept
să încep.
Aștept cu nerăbdare să vă văd în primul tutorial.
Și până atunci se bucură de învățare profundă.