Hallo und willkommen zurück zum Kurs und tiefes Lernen.
Heute sprechen wir über das Neuron, das den Grundbaustein künstlicher neuronaler Netzwerke darstellt.
Also lasst uns anfangen.
Vorher haben wir ein Bild gesehen, das so aussah.
Und das sind echte Neuronen, die ein wenig mit Glanz und Farbe verschmiert wurden und durch ein
Mikroskop beobachtet werden.
So sehen sie aus, wie Sie sehen können.
Eine sehr interessante Struktur, ein Körper und dann viele verschiedene Arten von Ästen, die aus ihnen
herauskommen.
Und das ist sehr interessant.
Aber die Frage ist, wie können wir das in einer Maschine neu erstellen, weil
wir es wirklich neu erstellen müssen, weil der Zweck des tiefen Lernens darin besteht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen, in der
Hoffnung, dass wir damit etwas schaffen tolle.
Wir werden eine erstaunliche Infrastruktur schaffen, in der Maschinen lernen können.
Und warum hoffen wir darauf?
Nun, das menschliche Gehirn ist einfach eines der leistungsfähigsten Lernwerkzeuge auf dem Planeten
oder ähnliche Lernmechanismen auf dem Planeten.
Und wir hoffen einfach, dass wir, wenn wir das wieder herstellen, etwas so Großartiges haben.
Daher besteht unsere erste Herausforderung beim Aufbau künstlicher neuronaler Netzwerke darin, ein Neuron zu
erstellen.
Wie machen wir das?
Zunächst einmal wollen wir uns genauer ansehen, was es eigentlich ist.
Dieses Bild wurde erstmals 1899 von einem spanischen Neurowissenschaftler und Chagga Ramon Yi Kajal erstellt.
Und was er tat, war, dass er in Neuronen im Gehirngewebe starb.
Und sieh sie unter einem Mikroskop an.
Und während er sie anschaute, zeichnete er tatsächlich das, was er sah, und das sah er auch.
Er sah es zu Ihren Händen oder zu zwei großen Neuronen dort oben, wo all diese Äste
in Richtung der oberen Teile von ihnen abkamen, und dann hatte jeder von ihnen diesen Araud oder einen ähnlichen Faden, der sehr lange
nach unten kam.
Und so sah er es.
Und jetzt wissen Sie, dass die Technologie viel weiter fortgeschritten ist, und wir haben Neuronen viel detaillierter
gesehen, und jetzt können wir tatsächlich zeichnen, wie es schematisch aussieht.
Schauen wir uns das mal an.
Hier ist ein Neuron.
Es sieht so aus, als würde Santiago um einen hier und hier und dieses Jahr ziehen, und wir können
sehen, dass es eine Leiche hat.
Das ist der Hauptteil des Neurons und dann hat es oben ein paar Zweige, die Dendriten genannt
werden, und es hat auch ein X, das diesen langen Schwanz des Euro darstellt.
Und was sind diese Dendriten?
Der Schlüssel zum Verständnis hier ist, dass Neuronen an sich ziemlich nutzlos sind.
Es ist wie eine Ameise.
Recht.
Und alleine kann ich meine fünf Anzeigen zusammen machen.
Vielleicht können sie etwas abholen.
Aber sie tun es auch nicht, sie können einen Ameisenhaufen bauen, oder sie nennen sie
eine Kolonie, die nicht als riesiger Organismus zusammenarbeiten kann.
Aber zur gleichen Zeit, wenn Sie viele und viele Anzeigen haben, wie Sie eine Million haben und sie eine
ganze Kolonie bauen können, können sie einen Ameisenhaufen bauen.
Gleiches mit Neuronen.
An sich ist es nicht so stark, aber wenn Sie viele Neuronen zusammen haben, arbeiten sie zusammen, um zu zaubern.
Und wie arbeiten sie zusammen?
Das ist die Frage.
Nun, das ist es, was die Dendriten und Aksenov dafür sind, also sind die Dendriten wie die Empfänger des
Signals für das Neuron und das Axon ist der Sender des Signals für das Neuron.
Und hier ist ein Bild davon, wie alles konzeptionell funktioniert.
An der Spitze hast du also alleine und du kannst sehen, dass seine Dendriten mit Axonen anderer
Neuronen verbunden sind, die sich noch weiter darüber befinden.
Und dann wandert das Signal Ihres eigenen über sein Axon und verbindet oder überträgt sich auf die Dendriten des nächsten Neurons,
und so werden sie miteinander verbunden.
Und in diesem kleinen Bild drüben kann man sehen, dass das Axon nicht wirklich die Dendritenpartie berührt.
Viel maschinelles Lernen oder wie ein paar maschinelle Lernwissenschaftler sind sehr darauf bedacht, dass
es nicht wie der Raum berührt, den es nicht berührt.
Es wurde nachgewiesen, dass dort keine physische Verbindung besteht.
Aber der Punkt, an dem wir interessiert sind, ist, dass die Verbindung zwischen ihnen und dem gesamten Konzept des Signals, das durch
die Signups erinnert wird, die Sie dort in diesem kleinen Bild sehen können, in dem sich die
Klammer befindet, ein Sign-Up ist.
Und das ist der Trend, den wir machen werden.
Anstatt unsere künstlichen Neuronen die Linien zu nennen, die wir haben werden,
oder die Konnektoren für künstliche Neuronen, werden wir sie
jetzt Axonen oder Dendriten nennen.
Wir nennen das gut, was gut ist, um sie als Zeichen von Zellen zu bezeichnen.
Und das beantwortet irgendwie alle Fragen in einem.
Das ist im Grunde nur der Ort, an dem das Signal weitergegeben wird, egal, zu wem dieses Element gehört.
Sie sind nur eine Darstellung des Signaldurchgangs und wir werden das jetzt sehen.
Im Grunde funktioniert ein Neuron also.
Und ja, also lasst uns weiter überlegen, wie wir Neuronen
darstellen sollen. Neuronen in Maschinen erstellen.
Und es geht los.
Hier ist unser Neuron manchmal auch als Knoten bezeichnet, als Ihr eigenes Eingangssignale erhält und ein
Ausgangssignal hat.
So erinnern sich Dendriten und Axone.
Aber wieder rufen wir diese Anmeldungen auf und dann werden diese Eingangssignale auch von
anderen Neuronen präsentiert.
In diesem speziellen Fall können Sie also sehen, dass dieses Neuron grün ist und dass Sie Signale von gelben Neuronen
empfangen.
In diesem Kurs versuchen wir uns an ein bestimmtes Farbcodierungsregime zu halten, bei dem Gelb eine Eingabeebene
bedeutet.
Im Grunde sind also alle Neuronen, die sich auf der äußeren Schicht auf der ersten Vorderseite befinden, wo die Signale eingehen und
durch Signale empfangen werden.
Es könnte wie ein bisschen übertrieben sein, wenn man dieses Signal als Signal bezeichnet, es ist im Grunde nur Eingabewerte.
Sie wissen also, wie Sie auch in einer einfachen linearen Regression Eingabewerte haben und dann einen vorhergesagten Wert haben, der
hier identisch ist.
Sie haben also Eingabewerte, und dort sind sie die gelben, und rechts sehen Sie gerade jetzt, dass sie rot
ist.
Es wird der Ausgabewert sein.
Die andere Sache, die ich hier hervorheben wollte, ist, dass wir in
diesem speziellen Beispiel ein Neuron betrachten, das seine Signale von den Neuronen der Eingabeschicht erhält.
Es gibt auch Neuronen, aber ihre Eingaben sind ihre Neuronen.
Manchmal haben Sie Neuronen, die ihr Signal von anderen Neuronen mit versteckter Schicht erhalten, also von anderen grünen
Neuronen, und das Konzept wird genau dasselbe sein, das ich einfach in
diesem Fall verwende. Der Einfachheit halber verwenden wir dieses Beispiel Die Eingabeebene Die Art und Weise, darüber nachzudenken, ist
in der Analogie des menschlichen Gehirns, dass die Eingabeebene Ihren Sinnen entspricht, so dass alles, was Sie sehen können,
ein Berühren oder Riechen hört.
Es ist natürlich so, als gäbe es viele Dinge, die man sehen kann, dass viele Informationen
kommen.
Aber das ist dein Das, worauf dein Gehirn beschränkt ist, ist so ziemlich ein Leben.
Israel lebt in einer Kiste aus Knochen und es ist nur ein umwerfendes Konzept, darüber nachzudenken, dass
Ihr Gehirn nur in einer schwarzen Kiste eingeschlossen ist und das einzige, was es sehen kann, hören kann.
Das einzige, was er bekommt, sind elektrische Impulse, die
von diesen Organen ausgehen, die Sie haben. Wir sollten Ihre Ohren als Nasenaugen bezeichnen.
Richtig, Sie erhalten also nur Signale, aber es lebt im Grunde in dieser dunklen schwarzen Box und
es macht die Welt durch Ihre Sinne einen Sinn, es ist phänomenal.
Und so ja.
Sie haben also diese Eingaben, die in Bezug auf das menschliche Gehirn kommen.
Das sind Ihre fünf Sinne und in Bezug auf maschinelles Lernen oder tiefes Lernen, dh im Grunde sind Ihre Eingabewerte
Ihre unabhängigen Variablen. Wir werden dies in einer Sekunde erhalten, damit Ihre Eingabewerte das Signal durch die
Nebenhöhlen an das Neuron und dann an Ihre weiterleiten own hat einen Ausgabewert, den es
in der Kette weitergibt.
In diesem speziellen Fall in Bezug auf die Farbcodierung wiederum bedeutet gelb Eingabeschicht, also vereinfachen wir
alles hier. Wir sagen, dass wir nur wie die Eingabeschicht haben werden, und dann
haben wir eine versteckte Schicht mit der grünen Das ist das Hinterland, dann werden wir die Ausgabe sofort
dort haben.
Nur damit wir uns an diese Anrufe erst einmal gewöhnen können.
Also los, das ist die Grundstruktur.
Schauen wir uns nun diese verschiedenen Elemente etwas genauer an.
Wir haben also die Eingabeebene und was haben wir hier.
Nun, wir haben diese Eingänge, die eigentlich eine unabhängige Variable sind, also hängen Variable 1 und eine Bitvariable von
unabhängigen Variablen ab.
Dabei ist zu beachten, dass diese unabhängigen Variablen alle für eine einzige Beobachtung
sind.
Stellen Sie sich also nur eine Zeile in Ihrer Datenbank vor.
Eine Beobachtung, Sie nehmen einfach alle unabhängigen Variablen, die Sie kennen, vielleicht ist es das Alter der Person, der
Geldbetrag auf dem Bankkonto und wie wird dann gefahren, um zu arbeiten, welche Methode des Schutzes
von Shampoo sie verwenden.
Aber das sind alles Deskriptoren einer bestimmten Person, bei der Sie entweder
Ihr Modell trainieren oder eine Vorhersage treffen.
Die andere Sache, die Sie über diese Variablen wissen müssen, ist, dass
Sie sie standardisieren müssen, um sie entweder zu standardisieren. Stellen Sie also sicher,
dass sie einen Mittelwert von Null und eine Abweichung von eins haben Diese Spuren sind etwas detaillierter, vielleicht in der Praxis, Sie könnten auf
diese stoßen, und manchmal möchten Sie vielleicht wissen, dass die Standardisierung sie normalisieren
möchte.
Das bedeutet, anstatt sicherzustellen, dass Mittelwert und sehr Muser und Varianz ein Wert sind, von dem Sie wissen, dass Sie
den Minimalwert subtrahieren und dann durch das Maximum minus Minimum durch den Bereich Ihrer Werte und
die vier Werte zwischen 0 und 1 dividieren .
Und es hängt von diesem Szenario ab, dass Sie das eine oder das andere tun möchten.
Grundsätzlich möchten Sie jedoch, dass alle diese Variablen in etwa dem gleichen Wertebereich ähnlich sind und
warum.
Warum das.
Nun, alle diese Werte werden in ein neuronales Netzwerk eingehen, wo wir, wie wir
jetzt gerade sehen werden, sie addieren und mit den Gewichtungen multiplizieren, die sie aufsummiert und so weiter
Netzwerk, um sie zu verarbeiten, wenn sie alle gleich sind.
Und in der Tat wissen Sie, dass es genau so ist, dass es richtig funktionieren kann.
Und wenn Sie mehr über die Normungsnormalisierung und andere Dinge erfahren möchten,
die Sie tun können, wenn Sie wissen, welche Variablen eine gute zusätzliche Lektüre von jungen Licken 1998-Links
als effizientes Zurückschreiben bezeichnet wird.
Daher werden wir im Rahmen des Kurses, über den wir sprechen, tatsächlich mehr über diese phänomenale Person im Bereich des
tiefen Lernens sprechen.
Konvolutionelle neuronale Netzwerke und Sie werden sehen, dass dies definitiv eine Person ist, die weiß,
worüber er spricht.
Er ist ein enger Freund von Jeffrey Hinton, den wir schon gesehen haben, der sehr schwach ist.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Zentrierung der Normalisierung, aber Sie können auch viele andere Tipps und
Tricks einholen und sind eine gute Quelle für zusätzliche Informationen, wenn Sie diesen
Kurs durchgehen.
Schauen Sie sich also an, ob Sie an weiteren Informationen interessiert sind.
Da gehen wir.
Also machen wir das für die Verbale.
Und hier haben wir den Ausgabewert.
Was kann also unser Ausgabewert sein?
Nun, wir haben ein paar Möglichkeiten.
Der Ausgabewert kann ein kontinuierlicher Wert sein. Beispielsweise kann der Preis binär sein, zum
Beispiel, dass eine Person das Unternehmen verlässt oder bleibt oder kategorial verbal und physisch rechtswidrig kategorisch verbal sein kann.
Hierbei ist zu beachten, dass es sich bei Ihrem Ausgabewert nicht
nur um einen einzigen Wert handelt, sondern um mehrere Ausgabewerte, da es sich hierbei um Dummy-Variablen handelt,
die Ihre Kategorien darstellen. Das ist genau so, wie es funktioniert und wichtig Denken Sie daran,
dass Sie in diesem Fall Ihre Kategorien aus dem künstlichen neuronalen Netzwerk herausholen.
Aber zurück zu einem einfachen Fall einer Ausgangslautstärke.
Und jetzt noch einen Punkt oder eine Art ähnlicher Art wie der Punkt, zu dem ich bereit war, diesen
Punkt links noch einmal zu wiederholen. Sie haben eine einzige Beobachtung.
Überlegen Sie sich also, ob Sie aus Ihren Datenbeständen meinen und auf der rechten Seite haben Sie auch eine einzige
Richtung und das ist die gleiche Beobachtung.
Es ist also wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Eingaben, die Sie eingeben, für eine Zeile gelten und die Ausgabe, die Sie
erhalten, für genau dieselbe Zeile ist.
Oder wenn Sie Ihr neuronales Netzwerk trainieren, dann wissen Sie, dass Sie die Eingaben für die eine Rolle eingeben, in
die Sie die Ausgabe für diese eine Zeile legen.
Wenn Sie also die Komplexität vereinfachen möchten, können Sie sie als eine einfache Sache, eine Regression oder eine
multivariate lineare Regression betrachten.
Sie geben also Ihre Werte ein, Sie haben die Ausgabe.
Da gibt es keine Frage.
Wenn wir über Dinge wie Regression sprechen, weil wir so daran gewöhnt sind.
Gleiches hier ist nichts zu komplexes.
Wir geben nur Werte ein, die wir produzieren.
Denken Sie jedoch daran, dass Sie sich jedes Mal, wenn Sie
sich in einer Reihe befinden, damit Sie nicht verwirrt werden, und denken Sie daran, dass es sich um
unterschiedliche Reihen handelt, die Sie in Ihr künstliches neuronales Netzwerk einfügen dadurch, dass
man eine unterschiedliche Beobachtung durchforstet, verschiedene Merkmale oder Attribute, die sich auf diese Beobachtung beziehen, jedes Mal.
OK, das nächste, worüber wir hier sprechen wollen, ist unsere Nebenhöhlen: Asylum. Hier haben wir Dienstleistungen
und sie bekommen alle Gewichte zugewiesen.
Wir werden mehr über Gewichte weiter unten sprechen, aber kurz gesagt sind Gewichte von entscheidender Bedeutung für das Funktionieren von künstlichen
neuronalen Netzwerknerven. Denn Gewichte lernen, wie neuronale Netzwerke durch Anpassen der Gewichte das neuronale Netzwerk in jedem einzelnen
Fall entscheiden, welches einzelne Signal schlecht ist und was Signal ist für bestimmte Neuronen
nicht wichtig.
Welche Single wird weitergegeben und welches Signal wird nicht weitergegeben bzw. in welcher Stärke
werden Signale weitergegeben.
Gewichte sind also entscheidend.
Sie sind und sind die Dinge, die durch den Lernprozess angepasst werden.
Wenn Sie beispielsweise unter einem künstlichen neuronalen Netzwerk trainieren, passen Sie im Wesentlichen
alle Gewichte in allen Nebenhöhlen im gesamten neuronalen Netzwerk an.
Hier kommen Gradientenabstieg und Rückwärtsausbreitung ins Spiel, und dies sind Konzepte, die wir auch
besprechen werden.
Im Grunde sind das also die Gewichte.
Das muss ich jetzt wissen.
Und wir haben die Neuronen, so dass Signale in das Neuron gelangen und was in Europa passiert.
Das ist also der interessante Teil.
Als würden wir heute vom Neuron sprechen, was im Neuron passiert.
Ein paar Dinge passieren als erstes und der erste Schritt ist, dass alle
diese Werte, die es erhält, addiert werden.
Die gewichtete Summe aller Eingabewerte, die sehr einfach wird, ist sehr einfach. Addieren Sie die
Summe der Additionswerte und addieren Sie sie. Anschließend wird eine Aktivierungsfunktion angewendet.
Jetzt werden wir mehr über Aktivierungsfunktionen sprechen, aber es
ist im Grunde eine Funktion, die diesem Neuron oder dieser ganzen Schicht zugewiesen ist, und auf diese Weise angewendet, um einige hinzuzufügen.
Und dann versteht die Eurozone, ob sie ein Signal weiterleiten muss, wenn Sie möchten, und dies ist das Signal, das sie
weitergibt, dass die Funktion auf die Art und Weise angewendet wird, auf die einige funktionieren.
Je nach Funktion leitet das Neuron jedoch das Signal entweder weiter oder das
Signal nicht weiter.
Und genau das ist hier in Schritt drei passiert.
Die Neuronenpastas signalisieren diesem nächsten Neuron die Linie.
Und darüber werden wir im nächsten Tutorial sprechen, weil es ein recht wichtiges Thema ist.
Wir wollen tiefer in die Aktivierungsfunktion eintauchen, aber hoffentlich ist jetzt alles klar, wie Sie die Eingabewerte kennen, die Sie
mit Gewichten haben. Sie haben Designhäuser. Sie haben etwas, das Sie in Ihrem Neuron passiert. Ich
habe einen Weg gefunden, wie Sarmad eine Aktivierungsfunktion angewendet hat und diese dann weitergegeben
wird und die sich im gesamten neuronalen Netzwerk immer wieder wiederholt, und
immer wieder und Sie kennen Tausende von Tausenden von Malen, je nachdem, wie viele Neuronen Sie haben wie viele
Anmeldungen Sie in Ihrem neuronalen Netzwerk haben.
Also los geht's.
Ich hoffe, Ihnen hat der Tutorial-Code bis zu einem gewissen Grad gefallen.
Bis dahin tiefes Lernen genießen.