Hola y bienvenidos al curso y al aprendizaje profundo.
Hoy estamos hablando de la neurona, que es el componente básico de las redes neuronales artificiales.
Entonces empecemos.
Anteriormente vimos una imagen que se veía así.
Y estas son neuronas reales de la vida real que se untaron un poco con el brillo y el color y se observan
a través de un microscopio.
Entonces, así es como se ven, como pueden ver.
bastante interesante estructurar un cuerpo y luego muchas ramas diferentes tipo de ramas que salen de ellos.
Es
Y esto es muy interesante.
Pero la pregunta es cómo podemos recrear eso en una máquina porque realmente necesitamos
recrearlo y mecanizar, ya que todo el propósito del aprendizaje profundo es imitar cómo funciona el cerebro humano con la esperanza de
que al hacerlo vamos a crear algo asombroso.
Vamos a crear una infraestructura increíble para que las máquinas puedan aprender.
Y por qué esperamos eso.
de las herramientas de aprendizaje de aprendizaje más poderosas del planeta o como los mecanismos de aprendizaje en el planeta.
Bueno, porque el cerebro humano está bien, pasa a ser una
Y solo esperamos que si recreamos eso tendremos algo tan increíble como eso.
Entonces nuestro desafío ahora mismo, nuestro primer paso para crear redes neuronales artificiales es recrear
una neurona.
Entonces, Cómo lo hacemos.
Bueno, antes que nada, echemos un vistazo más de cerca a lo que realmente es.
Esta imagen fue creada por primera vez por un neurocientífico español y Chagga Ramon Yi Kajal en 1899.
Y lo que hizo fue que murió en neuronas en el tejido cerebral real.
Y míralos bajo el microscopio.
Y mientras los miraba, dibujó lo que vio y esto es lo que vio.
Lo vio en tus manos o en dos neuronas grandes allá arriba que tenían todas estas
ramas saliendo de ellas hacia sus partes superiores y luego cada una tenía este Araud o hilo similar que salía hacia la
parte inferior muy larga.
Y entonces eso es lo que él vio.
Y ahora usted sabe que la tecnología ha avanzado bastante y hemos visto las neuronas mucho más cerca en
más detalle y ahora podemos dibujar lo que parece en forma de diagrama.
Así que echemos un vistazo a eso.
Aquí hay una neurona.
Esto es lo que parece muy similar a lo que Santiago alrededor de uno dibujó aquí y aquí y este año y lo
que podemos ver es que tiene un cuerpo.
Esa es la parte principal de la neurona y luego tiene algunas ramas en la parte superior que se
llama dendritas y también tiene una X en la que está esa larga cola del euro.
Y entonces, ¿cuáles son estas dendritas y cuándo extrañas fueron las axilas para bien?
El punto clave para entender aquí es que las neuronas en sí mismas son bastante inútiles.
Es como si fuera una hormiga.
Derecha.
Y por sí solo puede hacer mi psicología cinco anuncios juntos.
Tal vez puedan recoger algo.
Pero nuevamente ellos no pueden construir un hormiguero o los llaman establecer una colonia que
no puede trabajar en conjunto como un gran organismo.
Pero al mismo tiempo, cuando tienes montones y montones de anuncios como los que tienes en un millón
y pueden construir una colonia completa, pueden construir un hormiguero.
Lo mismo con las neuronas.
Por sí solo no es tan fuerte, pero cuando tienes muchas neuronas juntas, trabajan juntas para hacer magia.
Y cómo trabajan juntos.
Esa es la pregunta.
Bueno, para eso están las dendritas y Aksenov, así que las dendritas son como los receptores de la señal
para la neurona y el axón es el transmisor de la señal para la neurona.
Y aquí hay una imagen de cómo funciona todo conceptualmente.
ver que las dendritas están conectadas a los axones de otras neuronas que están aún más lejos por encima.
Entonces, en la parte superior, usted se queda solo y puede
Y luego la señal de su viaje viaja por su axón y se conecta o pasa a las dendritas de la próxima
neurona y así es como están conectadas.
Y en esa pequeña imagen de allí puedes ver que el axón en realidad no toca el terreno de la dendrita.
Una gran cantidad de aprendizaje automático o como algunos científicos de aprendizaje automático son muy inflexibles sobre
el hecho de que no lo toca como la habitación que no toca.
Se ha demostrado que no hay conexión física allí.
y que recuerda los registros que puedes ver en esa pequeña imagen que es el corchete de la figura es un registro.
Pero el punto que nos interesa es que esa conexión entre ellos es que todo el concepto
de la señal que se pasa
Y esa es la tendencia que vamos a estar haciendo.
Entonces, en lugar de llamar a nuestras neuronas artificiales las líneas que vamos a tener o los conectores para
neuronas artificiales, ahora los llamaremos axones o dendritas porque entonces la pregunta es, ¿de
quién es esta conexión? Las neuronas son neuronas.
Simplemente llamamos bueno, lo cual es bueno para llamarlos signo de células.
Y eso es como que solo responde todas las preguntas en a.
Eso es básicamente donde se pasa la señal, no importa a quién pertenece ese elemento.
Son solo una representación del pase de señal y lo veremos justo ahora.
Así que, básicamente, así es como funciona una neurona.
Y sí, así que pasemos a cómo vamos a representar a las neuronas para crear neuronas en las máquinas. Nos estamos
alejando ahora que nos estamos alejando de la neurociencia y pasando a la tecnología.
Y aquí vamos.
Así que aquí está nuestra neurona, también llamada a veces el nodo, que la suya recibe algunas señales de entrada y tiene
una señal de salida.
Entonces las dendritas y los axones recuerdan.
Pero nuevamente vamos a llamar a estos registros y luego estas señales de entrada también los
presentaremos de otras neuronas.
Entonces, en este caso específico, puedes ver que esta neurona es verde en la que estás recibiendo señales de las neuronas
amarillas.
Y en este curso vamos a tratar de seguir un cierto régimen de codificación de color donde amarillo significa una capa
de entrada.
las neuronas que se encuentran en la capa externa en el primer frente de donde están entrando las señales y por señal.
Así que, básicamente, todas
Puede ser algo exagerado llamar a esto señal, básicamente se trata de valores de entrada.
Entonces sabes cómo, incluso en una regresión lineal simple, tienes valores de entrada y luego tienes un valor predicho.
Lo mismo aquí.
Entonces tienes valores de entrada y ahí están los amarillos y luego a la derecha verás que ahora
será rojo.
Será el valor de salida.
neurona que recibe sus señales de las neuronas de la capa de entrada.
La otra cosa que quería señalar aquí es que en este ejemplo específico estamos viendo una
También hay neuronas pero sus neuronas ingresan.
A veces tendrás neuronas que reciben su señal de otras neuronas de capa oculta de otras neuronas verdes y el
concepto será exactamente igual. Solo que en este caso usamos por simplicidad, estamos
retratando este ejemplo y en términos de la capa de entrada es la forma de pensar en ello, en la
analogía del cerebro humano, la capa de entrada está en sus sentidos, de modo que lo que sea que pueda
ver oirá, lo tocará o lo olerá.
por supuesto, es como que hay muchas cosas que puedes ver y que hay mucha información entrando.
Y,
Pero esos son tuyos. A eso se limita tu cerebro es prácticamente una vida.
Israel vive en una caja hecha de huesos y es solo un concepto alucinante pensar que
tu cerebro está encerrado en una caja negra y que lo único que puede ver puede oír.
Lo único que está obteniendo es impulsos eléctricos provenientes de estos órganos que usted
tiene, deberíamos llamarlos oídos, nariz, ojos, conoce su sentido del tacto y somos lo que sea, usted, su gusto y usted.
Correcto, así que solo estás recibiendo señales, pero básicamente vive en esta caja negra oscura y está
haciendo que el mundo tenga sentido a través de tus sentidos, es fenomenal.
Y así que sí.
Entonces tienes estas entradas que están entrando en términos de cerebro humano.
Esos son tus cinco sentidos y en términos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, básicamente tus valores de entrada son tus
variables independientes y lo obtendremos en un segundo para que tus valores de entrada pasen la señal a
través de los senos hacia la neurona y luego tu propio tiene un valor de salida que
pasa más adelante en la cadena.
diciendo que solo vamos a tener como capa de entrada y luego vamos a tener una capa oculta con
el verde que es el hinterland entonces vamos a tener la salida allí de inmediato.
En este caso específico, en términos de codificación de color, otra vez, amarillo significa capa de entrada, así que simplificamos
todo; aquí estamos
Solo para que podamos acostumbrarnos a estas llamadas por ahora.
Así que ahí vamos, esa es la estructura básica.
Entonces, veamos con más detalle estos diferentes elementos que tenemos.
Así que tenemos la capa de entrada y qué tenemos aquí.
Bueno, tenemos estas entradas que son, de hecho, variables independientes, por lo que dependen de la variable uno y la variable de un
bit a variable independiente.
Y lo importante para recordar aquí es que estas variables independientes son todas para una sola
observación.
Así que piense en ello como una sola fila en su base de datos.
Una observación que acaba de tomar es que todas las variables independientes que conoce tal vez sean la edad de la persona
que está ahí, la cantidad de dinero en la cuenta bancaria y cómo conducen o caminan hacia el trabajo qué
método de protección de Shampoo usan.
Entonces, son todos los descriptores de una persona específica en la que estás
entrenando tu modelo o estás realizando alguna predicción.
Y la otra cosa que necesita saber sobre estas variables es que necesita
estandarizarlas, por lo que necesita estandarizarlas, lo que significa asegurarse de que tengan
una media de cero y una varianza, o también algunas veces, y headland señalará estos rastros con un poco más de detalle, quizás en términos
prácticos, usted podría encontrarlos. A veces, tal vez quiera saber si la estandarización podría
querer normalizarlos.
Lo que significa que en lugar de asegurarte de que la media y muy Muser y la varianza es una que solo
debes tomar para restar el valor mínimo y luego divides por el máximo menos mínimo por el rango de
tus valores y los cuatro obtienes valores entre 0 y 1 .
Y depende de este escenario, es posible que desee hacer uno u otro.
Pero básicamente quieres que todas estas variables sean bastante similares en aproximadamente el mismo rango de valores y
por qué.
Porqué es eso.
Bueno, todos estos valores entrarán en una red neuronal en la que, como
veremos ahora, se sumarán y multiplicarán por los pesos que se sumen, y así sucesivamente, y será
más fácil para los nervios. red para procesarlos si todos son iguales.
Y, de hecho, usted sabe que así es cómo va a funcionar correctamente.
Y si quiere leer más sobre normalización de normalización y otras cosas
que puede hacer si conoce qué variables, un buen documento adicional de lectura se llama "back-pro" eficiente por
los jóvenes enlaces de Licken 1998 allí.
Entonces vamos a hablar más acerca de esta persona fenomenal en el espacio del aprendizaje profundo en la parte del curso de
la que estamos hablando.
Redes neuronales convolucionales y verás que definitivamente esta es una persona que sabe de
lo que está hablando.
Es un amigo cercano de Jeffrey Hinton a quien ya hemos visto muy tenue. una buena fuente de lectura adicional a medida que avance en este curso.
Por lo tanto, en este documento aprenderá más sobre los centros de normalización, pero también
podrá obtener muchos otros consejos y trucos diferentes, y será
Así que sí, échale un vistazo si estás interesado en leer un poco más.
Aquí vamos.
Entonces eso es lo que hacemos para los verbales.
Y como aquí tenemos el valor de salida.
Entonces, ¿cuál puede ser nuestro valor de salida?
Bueno, tenemos un par de opciones.
El valor de salida puede
ser continuo, como por ejemplo el precio puede ser binario, por ejemplo, una persona saldrá o se quedará o puede ser categórica verbal y física categórica verbal.
Lo importante que hay que recordar aquí es que, en ese caso, tu valor de salida no será
solo uno, sino varios valores de salida, ya que serán variables ficticias
que representarán tus categorías y así es como funciona y solo es importante recordar que en
ese caso, así es como va a obtener sus categorías fuera de la red neuronal artificial.
Pero volvamos a un caso simple de un volumen de salida.
este punto a la izquierda, tienes una sola observación.
Y ahora vamos a un punto más o algo así como el punto que está listo. Solo quería reiterar
Así que pregunte si se refiere a su conjunto de datos
y, a la derecha, también tiene una dirección única y esa es la misma observación.
Es muy importante recordar que, al
igual que cualquier entrada que ingrese, es para una fila y luego la salida que obtiene es para esa misma fila exacta.
O si estás entrenando tu red neuronal, entonces
sabes que estás poniendo las entradas para ese rollo en el que estás poniendo la salida para esa fila.
o una regresión lineal multivariante.
Entonces, si quiere simplificar la complejidad, piense en ella como algo simple, una regresión
Entonces, estás poniendo en tus valores que tienes la salida.
Hay como que no hay dudas al respecto.
Cuando estamos hablando de cosas como la regresión porque estamos tan acostumbrados.
Lo mismo aquí, no es nada demasiado complejo.
Solo estamos poniendo valores, estamos obteniendo resultados.
son valores en ese Rowse
una observación diferente tiene diferentes características o atributos relacionados con esa observación cada vez.
Pero recuerda que cada vez que te enfrentas a una fila no te confundas y comienzas a pensar que estas son
filas diferentes que estás poniendo en tu red neuronal artificial o algo así como solo
De acuerdo, lo próximo que queremos hablar aquí es sobre nuestros senos paranasales.
Asilo está aquí, tenemos servicios y a todos se les asignan ponderaciones de pesos.
Vamos a hablar más sobre pesos más
abajo pero en pocas palabras son cruciales para el funcionamiento de los nervios de las redes neuronales artificiales porque las
pesas son cómo las redes neuronales aprenden ajustando los pesos. La red neuronal decide en cada caso
qué señal única es pobre y qué la señal no es importante para ciertas neuronas.
Qué single se
pasa y qué señal no se transmite o qué fuerza en qué medida se transmiten las señales.
Entonces los pesos son cruciales.
Son y son las cosas que se ajustan a través del proceso de aprendizaje.
Como cuando estás entrenando bajo una red neuronal artificial, básicamente estás ajustando todos los
pesos en todos los senos a lo largo de toda esta red neuronal.
Y ahí es donde entra en juego el
descenso de gradiente y la propagación hacia atrás, y esos son conceptos que también discutiremos.
Entonces, básicamente, esos son los pesos.
Eso es lo que necesito saber por ahora.
Y tenemos las neuronas para que las señales entren en la neurona y lo que sucede en Europa.
Entonces esta es la parte interesante.
Como estamos hablando hoy sobre la neurona, qué sucede dentro de la neurona.
Así que algunas cosas suceden a primera vista y
el primer paso es que todos estos valores que se obtienen se agreguen para que se agreguen.
por el camino sumen y luego aplica una función de activación.
Por lo tanto, la suma ponderada de todos los valores de entrada que se está volviendo muy simple es muy simple, simplemente sume multiplicar
Ahora vamos a hablar más sobre las funciones de activación del down pero es básicamente una función que está asignada a esta neurona
o a toda esta capa y se aplica de esta manera para agregar algunas.
Y a partir de eso, la eurozona entiende si necesita transmitir una señal si lo desea y esa es
la señal de que la función se aplica a la forma en que algunos la transmiten.
Pero básicamente, dependiendo de la función, la neurona pasará
la señal o no transmitirá la señal.
Y eso es exactamente lo que sucedió aquí en el paso tres.
La pasta de la neurona está en esa señal a la próxima neurona en la línea.
Y de eso es de lo que hablaremos en el siguiente tutorial porque es un tema bastante importante.
Queremos ahondar más en la función de activación, pero espero que por ahora
todo esté bien claro, cómo sabes los valores de entrada, tienes pesos, casas de diseño, tienes algo que sabes que sucede
en la neurona. Tengo una forma en que Sarmad se aplica una función de activación y luego
se transmite a través de la línea y se repite a través de toda la red
neuronal una y otra vez, usted sabe cientos de miles de veces dependiendo
de cuán grande es la cantidad de neuronas que tenga la cantidad de registros que tenga en su red neuronal.
Entonces ahí vamos
Espero que haya disfrutado el código de tutorial de hoy en cierta medida.
Hasta entonces disfruta del aprendizaje profundo.