Bonjour et bienvenue au cours et à l'apprentissage en profondeur.
Nous parlons aujourd'hui du neurone, qui est la pierre angulaire des réseaux de neurones artificiels.
Alors, commençons.
Auparavant, nous avons vu une image qui ressemblait à ceci.
Et ce sont de vrais neurones de la vie réelle qui ont été légèrement barbouillés et colorés et qui ont
été observés au microscope.
Donc, voici à quoi ils ressemblent, comme vous pouvez le voir.
Une structure assez intéressante un corps et ensuite beaucoup de types de branches différentes qui en
sortent.
Et c'est très intéressant.
Mais la question est de savoir comment pouvons-nous recréer cela dans une machine, car
nous avons vraiment besoin de le recréer et d’une machine, car l’apprentissage en profondeur a pour but de reproduire le fonctionnement du
cerveau humain dans l’espoir de créer incroyable.
Nous allons créer une infrastructure incroyable pour que les machines puissent apprendre.
Et pourquoi espérons-nous cela.
Eh bien, parce que le cerveau humain est en train de devenir l’un des outils d’apprentissage les plus
puissants de la planète ou des mécanismes d’apprentissage similaires.
Et nous espérons seulement que si nous recréons cela, nous aurons quelque chose d'aussi impressionnant que cela.
Notre défi actuel pour créer des réseaux de neurones artificiels consiste donc à recréer un
neurone.
Alors comment le fait-on.
Eh bien tout d’abord, regardons de plus près à quoi il s’agit.
Cette image a été créée par un neuroscientifique espagnol et Chagga Ramon Yi Kajal en 1899.
Et ce qu'il a fait, c'est qu'il est mort dans des neurones dans un tissu cérébral réel.
Et regardez-les au microscope.
Et pendant qu’il les regardait, il a effectivement dessiné ce qu’il a vu et c’est ce qu’il a vu.
Il l'a vu entre vos mains ou deux gros neurones, là-haut au sommet, qui
avaient toutes ces branches qui partaient vers le haut, puis chacun avait cet Araud ou un fil similaire sortant très long
vers le bas.
Et c'est ce qu'il a vu.
Et maintenant, vous savez que la technologie a beaucoup progressé et que nous avons vu les neurones beaucoup plus proches de manière
plus détaillée et que nous pouvons maintenant dessiner ce qu’elle ressemble à un diagramme.
Alors regardons ça.
Voici un neurone.
C’est ce qui ressemble beaucoup à ce que Santiago a dessiné ici et ici et cette année et nous
pouvons voir qu’il a un corps.
Il s’agit de la partie principale du neurone, qui comporte quelques branches au sommet,
appelées dendrites, ainsi qu’un X sur la longue queue de l’euro.
Et alors, quels sont ces dendrites et quand étranger était la base pour bien.
Le point clé à comprendre ici est que les neurones par eux-mêmes sont pratiquement inutiles.
C'est comme si c'était comme une fourmi.
Droite.
Et à lui seul peut faire mes cinq annonces psychiques ensemble.
Peut-être qu'ils peuvent ramasser quelque chose.
Mais encore une fois, ils ne peuvent pas construire une fourmilière ou ils sont appelés à établir une
colonie qui ne peut pas fonctionner ensemble comme un énorme organisme.
Mais en même temps, quand vous avez beaucoup d’annonces comme un million et qu’elles peuvent construire
toute une colonie, elles peuvent construire une fourmilière.
Même chose avec les neurones.
En soi, ce n'est pas très fort, mais quand vous avez beaucoup de neurones ensemble, ils travaillent ensemble pour faire de la magie.
Et comment travaillent-ils ensemble?
C'est la question.
Eh bien, c’est la raison pour laquelle les dendrites et Aksenov font en sorte que les dendrites ressemblent un peu
aux récepteurs du signal du neurone et que l’axone est l’émetteur du signal du neurone.
Et voici une image de la façon dont tout cela fonctionne conceptuellement.
Donc, au sommet, vous êtes seul et vous pouvez voir que ses dendrites sont connectés aux axones
d'autres neurones qui se trouvent même plus loin au-dessus.
Et ensuite, le signal de votre propre chemin parcourt son axone et se connecte ou passe aux dendrites du neurone suivant
et c'est ainsi qu'ils sont connectés.
Et dans cette petite image là-bas, vous pouvez voir que l'axone ne touche pas réellement le lot dendrite.
Beaucoup d’apprenants en machine ou, comme peu d’apprentissage en machine, les scientifiques insistent beaucoup sur le fait
qu’il ne le touche pas comme la pièce qu’il ne touche pas.
Il a été prouvé qu’il n’y avait pas de connexion physique.
Mais ce qui nous intéresse, c’est que le lien qui existe entre eux, c’est-à-dire le concept même du
signal transmis qui rappelle les inscriptions que vous pouvez voir là-bas dans la petite
image c’est un signe.
Et c'est la tendance que nous allons faire.
Ainsi, au lieu d'appeler nos neurones artificiels les lignes que nous allons avoir ou les connecteurs pour les neurones
artificiels, nous allons maintenant les appeler axones ou dendrites, car alors la question est
de savoir à qui est liée les neurones.
Nous appelons simplement cela bon qui est bon pour les appeler signe de cellules.
Et c'est un peu juste pour répondre à toutes les questions dans un.
En gros, le lieu où le signal est transmis importe peu à qui appartient cet élément.
Ils ne sont qu'une représentation du signal et nous le verrons tout à l'heure.
Donc, fondamentalement, c'est comme ça qu'un neurone fonctionne.
Et oui, passons à la question suivante: comment allons-nous représenter les neurones créer des neurones dans des machines?
Nous nous éloignons maintenant de la neuroscience pour passer à la technologie.
Et c'est reparti.
Donc, voici notre neurone parfois aussi appelé le nœud que votre propre reçoit des signaux d'entrée et il a un
signal de sortie.
Donc, les dendrites et les axones s'en souviennent.
Mais encore une fois, nous allons appeler ces inscriptions, puis ces signaux d’entrée, nous allons également les
présenter à d’autres neurones.
Donc, dans ce cas particulier, vous pouvez voir que ce neurone est vert, il reçoit des signaux des neurones
jaunes.
Et dans ce cours, nous allons essayer de nous en tenir à un certain régime de codage de couleur où le jaune signifie une
couche d’entrée.
Donc, fondamentalement, tous les neurones qui sont sur la couche externe sur le premier front d'où proviennent les signaux entrant et
par les signaux.
C'est peut-être un peu excessif d'appeler cela un signal, c'est simplement des valeurs d'entrée donc.
Ainsi, vous savez que même comme dans une régression linéaire simple, vous avez des valeurs en entrée, puis une valeur prédite, c'est la
même chose ici.
Donc, vous avez des valeurs en entrée et là ce sont les valeurs jaunes et ensuite, à droite, vous verrez tout à l’heure, elles
seront rouges.
Ce sera la valeur de sortie.
L'autre chose que je voulais souligner ici est que dans cet exemple
spécifique, nous parlons d'un neurone qui tire ses signaux des neurones de la couche d'entrée.
Il y a aussi des neurones mais leurs entrées sont leurs neurones.
Parfois, vous aurez des neurones qui reçoivent leur signal d'autres neurones de couche cachés, de sorte que d'autres neurones verts
et le concept seront exactement les mêmes. Dans ce cas, nous utilisons par
souci de simplicité, nous présentons cet exemple et en termes de La couche d'entrée est la meilleure façon de penser
à cela. Dans l'analogie du cerveau humain, la couche d'entrée correspond à vos sens. Ainsi, tout ce que vous pouvez
voir entendre, sentir, toucher ou sentir.
Et bien sûr, c'est comme s'il y avait beaucoup de choses que vous pouvez voir et beaucoup d'informations qui
arrivent.
Mais ceux-ci sont à vous C'est à quoi votre cerveau est limité est en gros une vie.
Israël vit dans une boîte en os et c'est simplement un concept époustouflant de penser que son
cerveau est tout simplement enfermé dans une boîte noire et que tout ce qu'il peut voir peut entendre.
La seule chose que cela procure, ce sont les impulsions électriques provenant de
ces organes que vous avez. Nous devrions appeler vos oreilles, vos yeux, votre nez. Vous connaissez votre sens du toucher.
Bien, vous n'obtenez que des signaux, mais cela habite fondamentalement dans cette boîte noire sombre et cela
donne du sens au monde à travers vos sens, c'est phénoménal.
Et alors oui.
Donc, vous avez ces entrées qui arrivent en termes de cerveau humain.
Ce sont vos cinq sens et en termes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage en profondeur,
ce sont essentiellement vos valeurs d’entrée qui sont vos variables indépendantes.
own a une valeur de sortie qu'il transmet plus loin
dans la chaîne.
Dans ce cas particulier, en termes de codage couleur, jaune signifie couche,
donc nous simplifions en quelque sorte tout ce que nous disons
ici. qui est l'arrière-pays alors nous allons avoir la sortie là tout de
suite.
Donc, pour que nous puissions nous habituer à ces appels pour le moment.
Donc voilà, c'est la structure de base.
Alors maintenant, regardons un peu plus en détail ces différents éléments que nous avons.
Nous avons donc la couche d'entrée et qu'est-ce que nous avons ici.
Nous avons bien ces entrées qui sont en fait des variables indépendantes, donc dépendons de la variable un et d’un bit variable
d’une variable indépendante.
Et la chose importante à retenir ici est que ces variables indépendantes sont toutes pour une seule
observation.
Pensez-y comme une seule ligne de votre base de données.
Une observation vous prend juste toutes les variables indépendantes vous savez peut-être que c'est l'âge de la personne là-bas, la
quantité d'argent dans le compte bancaire et ensuite comment ils conduisent ou marchent au travail quelle méthode de
protection de shampooing ils utilisent.
Donc, mais c’est tous les descripteurs d’une personne spécifique sur lesquels vous entraînez votre
modèle ou sur lesquels vous effectuez des prévisions.
Et l’autre chose que vous devez savoir à propos de ces variables est que
vous devez les normaliser. Vous devez donc les normaliser, ce qui signifie qu’elles doivent avoir
une moyenne de zéro et une variance, ou vous pouvez aussi parfois et en bout de champ vous indiquer ces traces de manière un peu plus détaillée, peut-être
en pratique, vous pourriez les trouver, mais vous voudrez peut-être savoir que la normalisation peut vouloir
les normaliser.
Ce qui signifie qu'au lieu de vous assurer que la moyenne et très la Muser et la variance sont celles que vous prenez, il vous
suffit de soustraire la valeur minimale, puis de diviser par le maximum moins le minimum par la plage de vos
valeurs et par les quatre valeurs comprises entre 0 et 1 .
Et cela dépend de ce scénario que vous voudrez peut-être faire l'un ou l'autre.
Mais, fondamentalement, vous voulez que toutes ces variables soient assez similaires dans la même gamme de valeurs
et pourquoi.
Pourquoi donc.
Toutes ces valeurs vont aller dans un réseau de neurones où, comme nous le
verrons tout à l'heure, elles seront additionnées et multipliées par le poids, elles s'ajouteront et ainsi de suite. réseau
pour les traiter si elles sont à peu près les mêmes.
Et en fait, vous savez que c’est comme ça que le système pourra fonctionner correctement.
Et si vous voulez en savoir plus sur la normalisation de la normalisation et sur d'autres
choses que vous pouvez faire si vous connaissez les variables, un bon article de lecture supplémentaire est appelé «test de retour efficace» par
les liens du jeune Licken 1998, là-bas.
Nous allons donc parler davantage de cette personne phénoménale dans l'espace d'apprentissage en profondeur dans la partie du cours
dont nous parlons.
Les réseaux de neurones convolutifs et vous verrez que c'est certainement une personne qui sait
de quoi il parle.
Il est un ami proche de Jeffrey Hinton que nous avons déjà vu qui très ..
Ainsi, dans cet article, vous en apprendrez plus sur la normalisation au centre, mais vous pourrez également trouver de nombreux autres
trucs et astuces et vous constituerez une bonne source de lecture supplémentaire au cours
de ce cours.
Alors, allez voir si vous êtes intéressé par des lectures supplémentaires.
Nous y voilà.
Donc, c'est ce que nous faisons pour les verbaux.
Et comme ici, nous avons la valeur de sortie.
Alors, quelle peut être notre valeur de sortie?
Eh bien, nous avons deux options.
La valeur de sortie peut être soit continue, comme par exemple price, elle
peut être binaire, par exemple une personne va quitter ou rester ou rester catégorique verbale et physique.
La chose importante à retenir ici est que dans ce cas, votre
valeur de sortie ne sera pas une seule, il s'agira de plusieurs valeurs de sortie car il s'agira
d'une variable factice qui représentera vos catégories et voici comment cela fonctionne et qui est important rappelez-vous
que dans ce cas, vous allez extraire vos catégories du réseau de neurones artificiels.
Mais revenons à un simple cas de volume de sortie.
Et maintenant, parlons un peu plus ou un peu du point que nous avons déjà préparé. Je voulais simplement
répéter ce point. À gauche, vous avez une seule observation.
Alors demandez-vous si vous voulez dire à partir de votre ensemble de données et à droite vous avez également une
seule direction et c'est la même observation.
Il est donc important de vous rappeler que, quelle que soit l'entrée que vous introduisez, elle correspond à une ligne, la sortie
obtenue correspond à la même ligne.
Ou bien, si vous entraînez votre réseau de neurones, vous saurez que vous enregistrez les entrées pour ce
rouleau et la sortie pour cette rangée.
Donc, si vous voulez simplifier la complexité, considérez cela comme une simple régression ou une régression
linéaire à plusieurs variables.
Donc, vous mettez dans vos valeurs que vous avez la sortie.
Il y a comme il n'y a pas de doute à ce sujet.
Lorsque nous parlons de choses comme la régression parce que nous y sommes habitués.
Même chose ici ce n'est pas trop complexe.
Nous ne faisons que mettre en valeur les résultats que nous obtenons.
Mais souvenez-vous que chaque fois que vous traitez sur une ligne, vous ne vous
trompez pas et commencez à mettre des mots comme si vous pensiez que ce sont des rangées différentes que vous mettez
dans votre réseau de neurones artificiels ou quelque chose qui ne représente que des valeurs
en celle-ci Rowse une observation différente, des caractéristiques ou des attributs différents se rapportant à cette observation à chaque fois.
La prochaine chose dont nous voulons parler ici, c'est que nos sinus sont: Asylum, ici, nous avons des services
et tous se voient attribuer des poids.
Nous allons parler davantage des poids plus bas, mais en bref, les poids sont essentiels au bon fonctionnement
des nerfs en réseaux de neurones artificiels, car les poids déterminent comment les réseaux de
neurones apprennent en ajustant les poids. le signal n'est pas important pour certains
neurones.
Quel single est transmis et quel signal n'est pas transmis ou quelle force dans quelle mesure
les signaux sont transmis.
Les poids sont donc cruciaux.
Ils sont et ce sont les choses qui sont ajustées au cours du processus d'apprentissage.
Par exemple, lorsque vous vous entraînez sous un réseau neuronal artificiel, vous ajustez fondamentalement tous
les poids de tous les sinus de l'ensemble du réseau neuronal.
Et c’est là que la descente en dégradé et la propagation en retour entrent en jeu et ce sont des concepts
dont nous discuterons également.
Donc, en gros, ce sont les poids.
C'est ce que j'ai besoin de savoir pour l'instant.
Et nous avons les neurones donc les signaux vont dans le neurone et ce qui se passe en Europe.
C'est donc la partie intéressante.
Comme si nous parlions du neurone aujourd'hui, ce qui se passe à l'intérieur du neurone.
Il y a donc quelques choses qui arrivent à la première étape et la première étape consiste à additionner toutes les
valeurs qui y sont associées, pour que cela prenne cette addition.
Ainsi, la somme pondérée de toutes les valeurs d’entrée qui devient très simple devient très
simple, il suffit d’ajouter, multipliez-les en l’ajoutant, puis appliquez une fonction d’activation.
Nous allons maintenant parler davantage des fonctions d’activation du bas,
mais c’est une fonction qui est assignée à ce neurone ou à toute cette couche et qui est appliquée à cette manière d’en ajouter.
Et puis à partir de là, la zone euro comprend si elle doit transmettre un signal si vous voulez et
c’est le signal qu’elle transmet à la fonction appliquée à la manière dont certains.
Mais fondamentalement, en fonction de la fonction, le neurone transmettra le signal ou ne
le transmettra pas.
Et c'est exactement ce qui s'est passé ici à la troisième étape.
Les pâtes de neurones sont sur ce signal jusqu'au prochain neurone.
Et c'est ce dont nous allons parler dans le prochain tutoriel car c'est un sujet assez important.
Nous voulons approfondir la fonction d'activation, mais nous espérons que pour le moment tout est clair,
vous devez savoir comment vous connaissez les valeurs d'entrée qui vous pèsent. Vous
avez quelque chose que vous avez dans la conception. Nous avons appliqué
à Sarmad une fonction d’activation, puis transmise le long de
la ligne et répétée dans l’ensemble du réseau de neurones. avoir combien d'inscriptions que vous
avez dans votre réseau de neurones.
Alors on y va.
J'espère que vous avez apprécié le code de tutoriel d'aujourd'hui dans une certaine mesure.
Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.