Bună ziua și bun venit înapoi la curs și învățare profundă.
Astăzi vorbim despre neuron, care este blocul de bază al rețelelor neuronale artificiale.
Deci sa începem.
Anterior am văzut o imagine care părea așa.
Și aceștia sunt neuroni reali din viața reală care au fost murdăriți pe o luciu și culoare puțin și
sunt observați printr-un microscop.
Asa arata asa cum vedeti.
Destul de o structură interesantă un corp și apoi o mulțime de cozi diferite fel de ramuri care ies din
ele.
Și acest lucru este foarte interesant.
Dar întrebarea este cum putem recrea acest lucru într-o mașină, pentru că într-adevăr trebuie să o
recreăm și să o mașinăm, deoarece întregul scop al învățării profunde este de a imita modul în care creierul uman funcționează în speranța că,
făcând acest lucru, vom crea ceva uimitor.
Vom crea o infrastructură uimitoare pentru ca mașinile să poată învăța.
Și de ce sperăm pentru asta?
Ei bine, deoarece creierul uman este bine doar se întâmplă să fie unul dintre cele mai puternice instrumente educaționale de învățare de
pe planetă sau ca mecanisme de învățare de pe planetă.
Și sperăm că dacă vom recrea că vom avea ceva la fel de minunat ca asta.
Deci, provocarea noastră chiar acum primul nostru pas către crearea rețelelor neurale artificiale este de a recrea un
neuron.
Deci cum o facem noi?
Ei bine, mai întâi de toate, să aruncăm o privire mai atentă la ceea ce este de fapt.
Această imagine a fost creată pentru prima dată de un neurolog și de Chagga Ramon Yi Kajal în 1899.
Și ceea ce a făcut a fost că a murit în neuroni în țesutul cerebral real.
Uită-te la ei sub microscop.
Și în timp ce se uita la ei, el a tras de fapt ceea ce a văzut și acesta a fost ceea ce a văzut.
El a văzut-o în mâinile voastre sau doi neuroni mari de acolo de sus, care aveau toate
aceste ramuri decolorate de ele către părțile lor de sus și apoi fiecare avea acest Araud sau un fir asemănător care ieșea spre partea
inferioară foarte lungă.
Și așa a văzut el.
Și acum știți că tehnologia a avansat destul de mult și am văzut neuronii mult mai aproape în
detaliu și acum putem trage de fapt ceea ce pare schematic.
Să aruncăm o privire la asta.
Iată un neuron.
Așa arată foarte asemănătoare cu ceea ce Santiago în jurul valorii de unul a tras aici și aici și în acest an și ceea ce
putem vedea este că are un corp.
Aceasta este partea principală a neuronului și apoi are niște ramuri în partea de sus numită
dendrite și are și un X pe care este coada lungă a euro.
Și ce sunt acești dendriți și când străinul era axen pentru bine.
Punctul-cheie pentru a înțelege aici este că neuronii înșiși sunt destul de inutili.
E ca și cum ar fi o furnică.
Dreapta.
Și singur poate să-mi facă cinci anunțuri împreună.
Poate că pot alege ceva.
Dar, din nou, ei nu pot construi un mormânt sau îi numesc să înființeze o colonie
care nu poate lucra împreună ca pe un organism uriaș.
Dar, în același timp, când aveți multe și multe anunțuri, cum ar fi un milion, și pot
construi o colonie întreagă, pot construi un mușuroi.
Același lucru cu neuronii.
De la sine nu este atât de puternic, dar când aveți mulți neuroni împreună, lucrează împreună pentru a face magie.
Și cum funcționează împreună.
Asta e întrebarea.
Ei bine, asta sunt ceea ce dendriții și Aksenov, așa că dendritele sunt cam ca
receptoarele semnalului pentru neuron, iar axonul este transmițătorul semnalului pentru neuron.
Iată o imagine a modului în care funcționează conceptual.
Deci, în partea de sus ai pe cont propriu și poți vedea că dendriții sunt conectați la axonii
altor neuroni care sunt la fel de departe deasupra ei.
Apoi, semnalul de la propria voastră călătorește în axonul său și se conectează sau trece pe dendritele următorului
neuron și așa sunt conectate.
Și în acea mică imagine de acolo puteți vedea că axonul nu atinge de fapt lotul de dendriți.
O mulțime de învățare în mașină sau ca un câțiva oameni de știință de învățare a mașinilor sunt foarte ademenitori în
legătură cu faptul că nu o atinge ca în camera pe care nu o atinge.
Sa dovedit că nu există o legătură fizică acolo.
Dar punctul în care suntem interesați este că acea conexiune între ele că întregul concept al semnalului fiind trecut
care amintesc semnele pe care le puteți vedea acolo în acea imagine mică, care este
bracket-ul cifrei este un semn.
Și asta e tendința pe care o vom face.
Deci, în loc să ne numim neuronii artificiali liniile pe care le vom avea sau conectorii pentru neuroni
artificiali, acum le vom numi axoni sau dendriți, deoarece atunci întrebarea este legătura
dintre aceștia fiind că neuronii sunt neuroni.
Noi numim acel bun care este bine să le numim semn de celule.
Și asta răspunde la toate întrebările într-un.
În principiu, doar în cazul în care semnalul este trecut, nu contează cine aparține acel element.
Sunt doar o reprezentare a trecerii semnalului și vom vedea asta chiar acum.
Deci, practic, așa funcționează un neuron.
Și da, haideți să ne îndreptăm spre modul în care vom reprezenta neuronii pentru a crea neuroni în mașini, atunci
când ne mișcăm acum, ne îndepărtăm de neuroștiință și ne mutăm în tehnologie.
Și aici mergem.
Deci, aici neuronul nostru, de asemenea, uneori numit nodul decât propriul dvs. are niște semnale de intrare și are un
semnal de ieșire.
Deci, amintiți dendriții și axoanele.
Dar din nou vom numi aceste înscrieri și apoi aceste semnale de intrare le vom prezenta
și altor neuroni.
Deci, în acest caz specific, puteți vedea că acest neuron este verde pe care îl aflați obține semnale de la neuroni
galbeni.
Și în acest curs vom încerca să rămânem la un anumit regim de codificare a culorilor, unde galben înseamnă un strat
de intrare.
Deci, practic toate neuronii care sunt pe stratul exterior pe primul front al unde sunt semnalele care vin
și prin semnal.
Ar putea fi ca un pic de overkill pentru a numi acest semnal este doar în esență valori de intrare astfel.
Deci, știi cum, chiar și într-o regresie liniară simplă ai valori de intrare și apoi ai o valoare prezisă
Același lucru aici.
Deci, aveți valori de intrare și acolo sunt cele galbene și apoi pe dreapta veți vedea că acum va fi
roșu.
Va fi valoarea de ieșire.
Celălalt lucru pe care am vrut să-l subliniez aici este că, în acest
exemplu specific, ne uităm la un neuron care își obține semnalele de la neuronii stratului de intrare.
Există, de asemenea, neuroni, dar intrarea lor neuronii.
Uneori veți avea neuroni care își vor primi semnalul de la alți neuroni ai straturilor ascunse, de la alți neuroni
verzi, iar conceptul va fi exact același lucru, doar în acest caz
pe care îl folosim din simplitate pentru a ilustra acest exemplu și în termeni de stratul de intrare este modul
în care se gândește la el, în analogia creierului uman, stratul de intrare este simțurile voastre, astfel încât orice puteți
vedea auziți simțind atingere sau miros.
Și, bineînțeles, este ca și cum există multe lucruri pe care le puteți vedea că sunt multe
informații.
Dar acestea sunt ale tale. Asta este ceea ce creierul tău este limitat la aproape o viață.
Israel trăiește într-o cutie făcută din oase și este doar că este un concept mintea sufocantă să te
gândești că creierul tău este doar blocat într-o cutie neagră și singurul lucru pe care îl poate vedea poate auzi.
Singurul lucru pe care il obtine este impulsurile electrice provenite de la aceste organe pe care
le-ati avea sa le numim urechi nas ochii stiti sentimentul de atingere si noi suntem tot si tu si tu si gustul tau.
Așa că doar primești semnale, dar de fapt trăiește în această cutie neagră întunecată și face
să faci sens din lume prin simțurile tale este fenomenal.
Și așa da.
Deci, aveți aceste intrări care vin în ceea ce privește creierul uman.
Acestea sunt cele cinci simțuri și în ceea ce privește învățarea în mașină sau învățarea profundă, care este, în esență, valorile dvs. de
intrare sunt variabilele dvs. independente și vom obține asta într-o secundă, astfel încât valorile de intrare pe care le transmite
semnalul prin sinusuri către neuron și apoi propriu are o valoare de ieșire pe care o trece mai
departe în jos pe lanț.
În acest caz specific în ceea ce privește codificarea culorilor din nou, stratul de culoare galben
înseamnă că vom simplifica totul aici, spunem că vom avea doar ca stratul de
intrare și apoi vom avea un strat ascuns cu verde care este hinterlandul, atunci vom avea ieșirea
acolo imediat.
Deci, doar ca să ne putem obișnui cu aceste apeluri acum.
Așa că mergem aici este structura de bază.
Deci, acum să aruncăm o privire mai detaliată la aceste elemente diferite pe care le avem.
Deci avem stratul de intrare și ce avem aici.
Ei bine, avem aceste intrări care sunt de fapt variabile independente, astfel încât depind de variabila una și de o variabilă bit
la variabilă independentă.
Și importantul lucru de reținut aici este că aceste variabile independente sunt toate pentru o singură
observație.
Gândește-te la asta ca la un singur rând în baza de date.
O observație pe care tocmai ați luat toate variabilele independente pe care le cunoașteți poate că este vârsta persoanei acolo cantitatea
de bani din contul bancar și apoi modul în care acestea conduc sau merg să lucreze ce metodă de
protecție a șampoanelor le utilizează.
Deci, dar tocmai acești descriptori ai unei anumite persoane sunt fie că antrenezi
modelul tău, fie că faci niște predicții.
Și celălalt lucru pe care trebuie să-l cunoașteți despre aceste variabile este că
trebuie să le standardizați, astfel încât trebuie să le standardizați, ceea ce înseamnă că
asigurați-vă că au o medie de zero și o varianță una sau puteți, uneori, aceste urme într-un pic mai multe detalii, probabil, în termeni practici ați
putea întâlni aceste uneori ați putea dori să știu de standardizare s-ar putea dori să
le normalizeze.
Semnificând că în loc să vă asigurați că mijlocul și foarte Mulțimea și varianța este una pe care tocmai o iei
să știi să scadă valoarea minimă și apoi împărțiți cu minusurile minime maxime în intervalul valorilor dvs. și
cele patru veți obține valori între 0 și 1 .
Și depinde de acest scenariu pe care ar trebui să-l faceți unul sau altul.
Dar, practic, doriți ca toate aceste variabile să fie destul de asemănătoare în jurul valorii de aceeași gamă de valori și
de ce.
De ce este asta.
Ei bine, toate aceste valori vor merge într-o rețea neurală unde, după cum vom
vedea, vor fi adunate și înmulțite cu greutăți adunate și așa mai departe și doar vor fi mai
ușor pentru neural pentru a le procesa dacă sunt la fel.
Și, de fapt, știi că asta e modul în care va putea să funcționeze corect.
Și dacă doriți să citiți mai multe despre normalizarea standardizării și alte lucruri pe
care le puteți face dacă știți ce variabile o hârtie suplimentară de lectură este numită eficient prob back back de către
tinerii Licken 1998 link-uri de acolo.
Deci, de fapt, vom vorbi mai mult despre această persoană fenomenală în spațiul învățării profunde în partea de curs
despre care vorbim.
Conexiunea rețelelor neuronale și veți vedea că este cu siguranță o persoană care știe
despre ce vorbește.
El este un prieten apropiat al lui Jeffrey Hinton, pe care l-am văzut deja cine este foarte dim ..
Prin urmare, în această lucrare veți afla mai multe despre centrifugarea normalizării, dar, de asemenea, puteți afla o mulțime de alte
sfaturi și trucuri diferite și veți fi o sursă bună pentru o citire suplimentară pe
parcursul acestui curs.
Deci, da, verificați dacă sunteți interesat de lectură suplimentară.
Vom merge acolo.
Așa facem pentru verbale.
Și ca aici, avem valoarea de ieșire.
Deci, ce poate fi valoarea noastră de ieșire.
Ei bine, avem câteva opțiuni.
Valoarea de ieșire poate fi continuă Ca, de exemplu, prețul poate fi binar,
de exemplu, o persoană va ieși sau va rămâne sau poate fi categorică verbală verbală și fizică.
Lucru important de reținut aici este că în acest caz valoarea dvs. de
ieșire nu va fi doar una va fi mai multe valori de ieșire, deoarece acestea vor fi o
variabilă falsă care va reprezenta categoriile dvs. și asta este doar cum funcționează și doar important să
vă amintiți că în acest caz așa veți obține categoriile dvs. din rețeaua neurală artificială.
Dar să revenim la un caz simplu de un volum de ieșire.
Și acum, să mai spunem încă un punct sau un fel de punct ca cel pregătit, am vrut doar
să reiterez acest punct din stânga ai o singură observație.
Deci, vă întrebați dacă înțelegeți din setul de date și în dreapta aveți o singură direcție
și aceasta este aceeași observație.
Este important să vă amintiți că, indiferent de input-urile pe care le introduceți, este pentru un singur rând și apoi rezultatul pe
care îl obțineți este același rând.
Sau dacă antrenezi rețeaua neurală, atunci știi că introduci intrările pentru acea rolă pe
care o introduci în acel rând.
Deci, dacă doriți să simplificați complexitatea, gândiți-vă la ea ca la un lucru simplu, o regresie sau
o regresie liniară multivariată.
Deci, vă puneți valorile pe care le aveți la ieșire.
Exista ca si cum nu exista nici o intrebare despre asta.
Când vorbim despre lucruri precum regresia, pentru că suntem atât de obișnuiți cu asta.
Același lucru nu este nimic prea complex.
Pur și simplu introducem valori pe care le obținem.
Dar trebuie doar să vă amintiți că de fiecare dată când aveți un singur rând
cu care aveți de-a face, astfel încât să nu vă confundați și să începeți să vă puneți cum credeți că acestea sunt rânduri
diferite diferite pe care le introduceți în rețeaua neuronală artificială sau ceva de acest fel sunt
doar valori în sensul că o Rowse o observație diferită diferite caracteristici sau atribute legate de acea singură observație de fiecare dată.
OK, următorul lucru pe care vrem să discutăm aici este sinusurile noastre este că azilul este aici, avem servicii și
toți li se atribuie greutăți de greutăți.
Vom vorbi mai multe despre greutăți în continuare, dar în greutăți scurte sunt cruciale pentru funcționarea rețelelor neuronale neuronale care funcționează
deoarece greutățile sunt modul în care rețelele neuronale învață prin ajustarea greutăților rețeaua neurală decide în fiecare caz
în ce caz semnalul singur este slab și ce semnalul nu este important pentru
anumite neuroni.
Ce parte este transmisă și ce semnal nu se transmite sau ce putere în ce
măsură transmite semnalele.
Deci greutățile sunt cruciale.
Ele sunt și ele sunt lucrurile care ajung să fie ajustate prin procesul de învățare.
Ca și atunci când când antrenezi o rețea neuronală artificială, ajustezi în esență
toate greutățile din toate sinusurile din întreaga rețea neuronală.
Și aici intră în scenă coborârea gradientului și propagarea spatelui, iar acestea sunt concepte pe care le vom
discuta, de asemenea.
Deci, practic, acestea sunt greutățile.
De asta trebuie să știu acum.
Și avem neuronii, astfel încât semnalele trec în neuron și ce se întâmplă în Europa.
Deci aceasta este partea interesantă.
Asa cum vorbim despre neuron astazi ce se intampla in interiorul neuronului.
Deci cateva lucruri se intampla in primul rand si primul pas este ca toate aceste valori pe care le obtine
devine adaugate asa ca este nevoie ca acestea sa fie adaugate.
Deci, suma ponderată a tuturor valorilor de intrare, care devine foarte simplă, este foarte simplă, se adaugă până se
înmulțește prin modul în care se adaugă și apoi se aplică o funcție de activare.
Acum vom vorbi mai multe despre funcțiile de activare în
jos dar este în esență o funcție atribuită acestui neuron sau întregului strat și este aplicată în acest fel pentru a adăuga unele.
Și apoi, zona euro înțelege dacă trebuie să transmită un semnal dacă vă place și acest lucru este semnalul
pe care îl transmite că funcția a fost aplicată modului în care unii.
Dar, în funcție de funcție, neuronul va transmite semnalul sau nu
va transmite semnalul.
Și exact asta sa întâmplat la pasul trei.
Pasteurile de neuroni sunt pe acel semnal către următorul neuron pe linie.
Și despre asta vom vorbi în următorul tutorial, pentru că este un subiect destul de important.
Vrem sa intarim mai profund in functia de activare, dar speram ca acum totul ar trebui sa fie destul de clar cum stii
valorile de intrare pe care le ai greutati ai case de design ai ceva ce stii ca se intampla
in neuron, am primit o cale Sarmad o funcție de activare aplicată și apoi aceasta este trecută
pe linie și care este doar repetată pe întreaga rețea neuronică și pe și
pe și pe și pe tine știi mii de sute de mii de ori, în funcție de cât de mare numărul de
neuroni au câte înscrieri aveți în rețeaua dvs. neuronală.
Așa că mergem.
Sper că v-ați bucurat de codul tutorialului de astăzi într-o măsură.
Până atunci se bucură de învățare profundă.