Xin chào và chào mừng bạn đến với các hướng dẫn về trực giác cho mạng nơ-ron nhân tạo.
Một phần của khóa học.
Rất vui khi bắt đầu những việc này và hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu cách chúng ta giải
quyết phần này.
Vì vậy, trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu những điều sau.
Trước hết, chúng ta sẽ nói về nơ-ron.
Vì vậy, sẽ có một chút về khoa học thần kinh và chúng ta sẽ tìm hiểu một chút về cách bộ não con người hoạt động và tại
sao chúng ta đang cố gắng tái tạo điều đó.
Và chúng ta cũng sẽ xem khối xây dựng chính của mạng nơ-ron mà nơ-ron trông như thế nào.
Sau đó, trong hướng dẫn tiếp theo, chúng ta sẽ nói về chức năng kích hoạt và chúng ta sẽ xem xét một vài ví dụ về các
chức năng kích hoạt mà bạn có thể sử dụng trong mạng nơ-ron của mình.
Và chúng ta sẽ tìm hiểu xem cái nào trong số chúng là cái được sử dụng phổ biến nhất trong mạng
nơ-ron và lớp nào bạn muốn sử dụng, chức năng nào.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về cách mạng nơ-ron hoạt động.
Vì vậy, trái ngược với những gì bạn mong đợi và những gì nó có thể được truyền đạt trong các khóa học và hướng dẫn
khác, chúng tôi sẽ không đi sâu vào tìm hiểu.
Thực sự chúng ta sẽ đi vào hoạt động của mạng nơ-ron trước, bởi vì theo cách đó, bằng cách nhìn thấy
mạng nơ-ron hoạt động sẽ cho phép chúng tôi hiểu những gì chúng tôi đang hướng tới, mục tiêu của chúng tôi là gì.
Vì vậy, ở đây chúng ta sẽ xem xét một ví dụ về mạng nơ-ron.
Chúng ta sẽ xem xét một ví dụ giả thuyết rất đơn giản, rất đơn giản về một mạng
nơ-ron hoạt động để dự đoán giá nhà ở.
Vì vậy, về cơ bản giá bất động sản.
Và bằng cách xem xét ví dụ đó, chúng ta sẽ hiểu rõ hơn chính xác những gì chúng ta đang hướng tới và những gì chúng
ta muốn đạt được cuối cùng.
Và sau đó chúng ta sẽ chuyển sang hiểu cách mạng nơ-ron học, bởi vì theo cách đó, chúng ta sẽ chuẩn bị tốt
hơn cho những gì sắp tới.
Sau đó, chúng ta sẽ nói về gradient descent.
Đây cũng là một phần của việc học mạng nơ-ron và chúng ta sẽ hiểu thuật toán đó tốt hơn như thế nào chứ không chỉ
là phương pháp brute force mà bạn có thể đang có ý định hoặc sẵn sàng sử dụng như một phương pháp đầu tiên hoặc phương pháp
đầu tiên nghĩ đến.
Vì vậy, chúng ta sẽ tìm hiểu lợi ích của gradient descent tuyệt vời như thế nào, và sau đó chúng ta sẽ nói về
sự giảm dần của gradient ngẫu nhiên.
Nó là phần tiếp theo của hướng dẫn gradient descent, nhưng nó là một phương pháp tốt hơn và thậm chí còn mạnh hơn.
Và chúng tôi sẽ tìm hiểu chính xác cách thức hoạt động của nó.
Và cuối cùng, chúng ta sẽ tóm tắt mọi thứ bằng cách đề cập đến những điều quan trọng về lan truyền
ngược và tóm tắt mọi thứ trong bộ hướng dẫn từng bước để chạy mạng nơ-ron nhân tạo của bạn.
Tôi hy vọng tất cả những điều này nghe có vẻ rất thú vị đối với bạn bởi vì bản thân tôi là một người rất hào hứng và tôi không thể chờ đợi
để bắt đầu.
Tôi mong được gặp bạn trong bài hướng dẫn đầu tiên và cho đến lúc đó, hãy tận hưởng quá trình học sâu.