Olá e bem-vindo de volta ao curso e aprendizagem profunda.
Hoje estamos falando sobre o neurônio que é o bloco básico de redes neuronais artificiais.
Então vamos começar.
Anteriormente vimos uma imagem que se parecia com isso.
E estes são neurônios reais da vida real que foram manchados em um brilho e cor um pouco e são
observados através de um microscópio.
Então, isso é o que eles parecem como você pode ver.
estrutura bastante interessante um corpo e, em seguida, muitos tipos diferentes de ramos que saem deles.
Uma
E isso é muito interessante.
Mas a questão é como podemos recriar isso em uma máquina porque realmente precisamos
recriá-la e máquina, já que todo o propósito do aprendizado profundo é imitar como o cérebro humano funciona com a esperança de
que, ao fazê-lo, vamos criar algo surpreendente.
Vamos criar uma infra-estrutura incrível para que as máquinas possam aprender.
E por que esperamos por isso.
é uma das ferramentas de aprendizado mais poderosas do planeta ou como mecanismos de aprendizagem no planeta.
Bem, porque o cérebro humano está bem simplesmente
E nós só esperamos que, se recriarmos, teremos algo tão impressionante como esse.
Então nosso desafio agora nosso primeiro passo para criar redes neurais artificiais é recriar
um neurônio.
Então, como nós fazemos isso.
Antes de tudo, vamos dar uma olhada no que é realmente.
Esta imagem foi criada pela primeira vez por um neurocientista espanhol e Chagga Ramon Yi Kajal em 1899.
E o que ele fez foi morrer nos neurônios no tecido cerebral real.
E olhe para eles sob um microscópio.
E enquanto ele estava olhando para eles, ele realmente desenhou o que viu e isso é o que ele viu.
Ele viu as suas mãos ou dois grandes neurônios lá no topo, que tinham todos esses
ramos saindo deles em direção às suas partes superiores e, em seguida, cada um tinha esse Araud ou como fio saindo para
o fundo muito longo.
E então é isso que ele viu.
E agora você sabe que a tecnologia avançou bastante e vimos os neurônios muito mais perto
em mais detalhes e agora podemos desenhar o que parece diagrama.
Então vamos dar uma olhada nisso.
Aqui está um neurônio.
Isto é o que parece ser muito semelhante ao que Santiago em torno de um se aproximou aqui e aqui e este ano e o
que podemos ver é que tem um corpo.
Essa é a parte principal do neurônio e, em seguida, tem alguns ramos no topo que se
chama dendrites e também tem um X sobre o qual é essa longa cauda do euro.
E então, quais são esses dendritos e quando estrangeiros eram o eixo bem?
O ponto chave para entender aqui é que os neurônios por si só são praticamente inúteis.
É como se fosse uma formiga.
Certo.
E por si só pode fazer meus anúncios de Psych Five juntos.
Talvez eles possam escolher algo.
Mas, novamente, eles não conseguem construir um formigueiro ou os chamam de estabelecer uma colônia
que não possa trabalhar em conjunto como um organismo enorme.
Mas, ao mesmo tempo em que você tem muitos e muitos anúncios como você tem em um milhão e eles
podem construir uma colônia inteira eles podem construir um formigueiro.
A mesma coisa com os neurônios.
Por si só, não é tão forte, mas quando você tem muitos neurônios juntos eles trabalham juntos para fazer magia.
E como eles trabalham juntos.
Essa é a questão.
Bem, isso é o que os dendritos e Aksenov são para os dendritos, como os receptores do sinal
para o neurônio e o axônio é o transmissor do sinal para o neurônio.
E aqui está uma imagem de como tudo funciona de forma conceitual.
ver que é dendrites estão conectados a axônios de outros neurônios que estão mais longe além dele.
Então, no topo, você conseguiu sozinho e você pode
E então, o sinal de sua própria viaja para baixo seu axônio e se conecta ou passa para os dendritos do próximo neurônio
e é assim que eles estão conectados.
E naquela imagem pequena por aí, você pode ver que o axônio realmente não toca o lote dendrítico.
Muitas máquinas de aprendizagem ou como alguns cientistas de máquinas de aprendizagem são muito inflexíveis sobre
o fato de que não a toca como o quarto que não toca.
Está provado que não há conexão física.
passado que recorda as inscrições que você pode ver por lá naquela imagem pequena que é suporte de figura é um registro.
Mas o ponto em que nos interessa é que essa conexão entre eles é que todo o
conceito do sinal que está sendo
E essa é a tendência que vamos fazer.
Então, ao invés de chamar nossos neurônios artificiais as linhas que vamos ter ou os conectores para neurônios artificiais,
agora vamos chamá-los de axônios ou dendritos, porque então a questão é de quem
é essa conexão é que os neurônios são neurônios.
Nós apenas chamamos isso de bom, o que é bom para chamá-los de sinal de células.
E essa é uma espécie de resposta a todas as perguntas em um.
Isso é basicamente onde o sinal é passado não importa a quem esse elemento pertence.
Eles são apenas uma representação da passagem do sinal e nós vamos ver isso agora.
Então, basicamente, é assim que funciona um neurônio.
E sim, então vamos seguir em frente para como vamos representar o neurônio criar neurônios em máquinas, estamos
nos afastando, agora estamos nos afastando da neurociência e passando para a tecnologia.
E aqui vamos nós.
Então, aqui está o nosso neurônio também às vezes chamado de nó do que o seu possui alguns sinais de entrada e tem
um sinal de saída.
Então dendritos e axônios se lembram.
Mas, novamente, vamos chamar essas inscrições e, então, esses sinais de entrada, nós também os
apresentaremos de outros neurônios.
Então, neste caso específico, você pode ver que esse neurônio é verde, você está recebendo sinais de neurônios
amarelos.
E neste curso, vamos tentar manter um certo regime de codificação de cores, onde o amarelo significa uma camada
de entrada.
neurônios que estão na camada externa na primeira frente de onde os sinais estão entrando e por sinal.
Então, basicamente, todos os
Pode ser como um pouco de um excesso de excesso para chamar isso de sinal é apenas basicamente os valores de entrada, então.
Então, você sabe como, mesmo que em uma regressão linear simples, você tenha valores de entrada e então você tenha um valor
previsto, o mesmo aqui.
Então, você tem valores de entrada, e eles são os amarelos e, à direita, você verá agora que
será vermelho.
Será o valor de saída.
um neurônio que está recebendo seus sinais dos neurônios da camada de entrada.
A outra coisa que eu queria apontar aqui é que neste exemplo específico estamos olhando para
Há também neurônios, mas sua entrada seus neurônios.
Às vezes, você terá neurônios que obtêm o sinal de outros neurônios da camada oculta de outros neurônios verdes e
o conceito será exatamente o mesmo. Neste caso, nós usamos por motivos
de simplicidade, estamos retratando esse exemplo e em termos de A camada de entrada, a maneira de pensar sobre isso,
está na analogia do cérebro humano. A camada de entrada é seus sentidos, então, o que você pode ver, ouça,
sente o toque ou o cheiro.
é claro que é como se houvesse muitas coisas que você pode ver, há muita informação chegando.
E
Mas esses são seus. O que o seu cérebro está limitado é praticamente uma vida.
Israel vive em uma caixa feita de ossos e é só que é um conceito de sopro de mente
pensar que seu cérebro está trancado em uma caixa preta e a única coisa que pode ver pode ouvir.
A única coisa que está recebendo é impulsos elétricos que vêm desses órgãos que você deve, devemos
chamar seus ouvidos olhos no nariz, você conhece seu senso de toque e nós somos o que quer que você e seu e seu gosto.
Certo, então você está apenas recebendo sinais, mas basicamente vive nesta caixa preta escura e
está fazendo sentido do mundo através de seus sentidos, é fenomenal.
E sim, sim.
Então você tem essas entradas que estão chegando em termos de cérebro humano.
Esses são seus cinco sentidos e em termos de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo que é basicamente seus valores de entrada são
suas variáveis ​​independentes e nós obteremos isso em um segundo, então seus valores de entrada eles o sinal é passado
através de sinos para o neurônio e, em seguida, seu O próprio possui um valor de saída que
ele passa mais adiante na cadeia.
aqui estamos dizendo que nós só teremos como a camada de entrada e então teremos uma camada oculta
com o verde que é o sertão, então vamos ter o resultado lá imediatamente.
Neste caso específico, em termos de codificação de cores novamente, o amarelo significa a camada de entrada, então simplificamos
tudo o que
Então, apenas para que possamos nos acostumar com essas chamadas por enquanto.
Então, vamos lá, essa é a estrutura básica.
Então, vamos analisar um pouco mais detalhes nesses diferentes elementos que temos.
Então, temos a camada de entrada e o que temos aqui.
Bem, nós temos essas entradas que, de fato, são uma variável independente, dependendo da variável e de uma variável de bit
para uma variável independente.
E o importante para lembrar aqui é que essas variáveis ​​independentes são todas para uma única
observação.
Então pense nisso como apenas uma linha no seu banco de dados.
Uma observação que você apenas leva todas as variáveis ​​independentes que você conhece, talvez seja a idade da pessoa lá a
quantia de dinheiro na conta bancária e, em seguida, como eles dirigem ou caminham para o trabalho que método
de proteção Shampoo eles usam.
Então, isso é tudo descriptores de uma pessoa específica em que você está
treinando seu modelo ou está realizando alguma previsão.
E a outra coisa que você precisa saber sobre essas variáveis ​​é que você
precisa padronizá-las para que você precise padronizá-las, o que significa ter certeza de que eles
têm uma média de zero e uma variância ou você também pode às vezes e Headland irá apontar estes traços em um pouco mais de detalhes, talvez
em termos práticos, você pode encontrar essas vezes, você pode querer saber que a padronização
pode querer normalizá-los.
Significando que, em vez de se certificar de que a média e muito grande e variância é uma que você apenas leva você
a saber para subtrair o valor mínimo e, em seguida, você divide pelo mínimo máximo mínimo pelo intervalo de
seus valores e os quatro você obtém valores entre 0 e 1 .
E isso depende desse cenário, você pode querer fazer um ou outro.
Mas, basicamente, você quer que todas essas variáveis ​​sejam bastante similares na mesma gama de valores e
por quê.
Por que é que.
Bem, todos esses valores vão entrar em uma rede neural onde, como veremos agora, eles
serão adicionados e multiplicados por pesos, é adicionado e assim por diante e vai ser será mais fácil para
o neural rede para processá-los se eles são todos sobre o mesmo.
E, na verdade, você sabe que é exatamente assim que será capaz de funcionar corretamente.
E se você quiser ler mais sobre a normalização de padronização e outras coisas que
você pode fazer se você souber quais variáveis ​​um bom documento de leitura adicional é chamado de problema de retorno eficiente pelos
novos links de Licken 1998 por aí.
Então, na verdade, vamos falar mais sobre essa pessoa fenomenal no espaço de aprendizado profundo na parte do curso
que estamos falando.
Redes neurais convolutivas e você verá que esta é definitivamente uma pessoa que sabe
do que está falando.
Ele é um amigo íntimo de Jeffrey Hinton, que já vimos quem é muito fraco. será uma boa fonte de leitura adicional ao passar por este curso.
Então, neste artigo, você aprenderá mais sobre o ização da normalização, mas também
pode pegar muitas outras dicas e truques diferentes, e você
Então, verifique se você está interessado em alguma leitura adicional.
Aqui vamos nós.
Então é o que fazemos para os verbais.
E como aqui temos o valor de saída.
Então, qual pode ser o nosso valor de saída?
Bem, nós temos algumas opções.
O valor da saída pode ser
pode ser contínuo. Por exemplo, por exemplo, o preço pode ser binário, por exemplo, uma pessoa vai sair ou permanecerá ou pode ser categórico verbal e físico verbal verbal categórico.
O importante para lembrar aqui é que, nesse caso, seu valor de saída não será apenas um,
haverá vários valores de saída porque estas serão variáveis ​​fofas que
representarão suas categorias e é só isso, como funciona e apenas importante para lembrar que,
nesse caso, é assim que você vai tirar suas categorias da rede neural artificial.
Mas voltemos a um caso simples de um volume de saída.
ponto à esquerda, você tem uma única observação.
E agora, vamos mais um ponto ou tipo de como o ponto preparado, eu só queria reiterar esse
Então, pergunte se você quer dizer com o seu conjunto de dados
e à direita, você também possui uma única direção e essa é a mesma observação.
Tão importante lembrar que, como as
insumos que você coloca em uma linha e, então, a saída que você obtém é para essa mesma linha exata.
Ou se você está treinando sua rede neural, então
você sabe que está colocando as entradas para esse rolo em que você está colocando a saída para essa linha.
ou uma regressão linear multivariada.
Então, como se você quiser simplificar a complexidade, considere isso como uma simples coisa de regressão
Então você está colocando seus valores, você tem a saída.
Há como não há dúvida sobre isso.
Quando estamos falando de coisas como a regressão, porque estamos tão acostumados a isso.
O mesmo aqui não é muito complexo.
Estamos apenas colocando valores em que estamos recebendo resultados.
ou algo isso é tudo apenas
valores naquele Rowse uma observação diferente características ou atributos diferentes relativos a essa observação cada vez.
Mas lembre-se de que cada vez que é uma linha você está lidando para que você não se confunda e comece a colocar
como pensar que estas são diferentes linhas diferentes que você está colocando em sua rede neural artificial
Ok, então a próxima coisa sobre a qual queremos falar aqui é que nossos
seios são Asilo aqui, nós temos serviços e todos eles recebem pesos de pesos atribuídos.
Vamos falar mais sobre os pesos mais
baixos, mas em pesos curtos são cruciais para os trabalhos do nervo artificial da rede neural funcionando porque os pesos
são como as redes neurais aprendem, ajustando os pesos, a rede neural decide, em cada caso, qual
sinal único é pobre e o que? O sinal não é importante para certos neurônios.
O único que
é transmitido e o sinal que não é transmitido ou a força em que medida os sinais são transmitidos.
Portanto, os pesos são cruciais.
Eles são e são as coisas que se ajustam através do processo de aprendizagem.
Como quando, quando você está treinando sob uma rede neural artificial, você está basicamente
ajustando todos os pesos em todos os sinos em toda essa rede neural.
E é aí que a descida gradiente
e a propagação traseira entram em jogo e esses são conceitos que também discutiremos.
Então, basicamente, esses são os pesos.
Isso é o que eu preciso saber por enquanto.
E nós temos os neurônios para que os sinais entrem no neurônio e o que acontece na Europa.
Então, esta é a parte interessante.
Como estamos falando sobre o neurônio hoje, o que acontece dentro do neurônio.
Então, algumas coisas acontecem primeiro e o primeiro
passo é que todos esses valores que está recebendo são adicionados, então isso leva isso adicionado.
multiplique, acrescente-se e, em seguida, aplica uma função de ativação.
Então, a soma ponderada de todos os valores de entrada que está ficando muito simples, é muito simples, apenas adicione-se,
Agora, vamos falar mais sobre as funções de ativação, mas é basicamente uma função atribuída a esse neurônio ou
a toda essa camada e é aplicada dessa maneira para adicionar algumas.
E então, a partir daí, a zona do euro entende se precisa transmitir um sinal se você quiser e
esse é o sinal que ele passa, que a função se aplica à maneira como alguns.
Mas, basicamente, dependendo da função, o neurônio passará
o sinal ou não passará o sinal.
E isso é exatamente o que aconteceu aqui no terceiro passo.
A massa de neurônios nesse sinal para o próximo neurônio na linha.
E é disso que vamos falar no próximo tutorial porque é um tópico bastante importante.
Queremos aprofundar a função de ativação, mas espero que por agora tudo esteja
bem claro, como você conhece os valores de entrada que você tem, você tem casas de design, você tem algo que
você sabe que acontece no neurônio, Tenho uma maneira Sarmad de uma função de ativação aplicada e,
em seguida, isso é transmitido pela linha e isso só é repetido em toda a rede
neural de mais sobre e sobre e sobre e você conhece milhares de
milhares de vezes, dependendo de quão grande quantos neurônios você tem quantos inscreva-se como você tem em sua rede neural.
Então vamos lá.
Espero que você tenha gostado do código do tutorial de hoje em uma extensão.
Até então, aproveite a aprendizagem profunda.