Merhaba ve kursa ve derinlemesine öğrenmeye hoş geldiniz.
Bugün yapay sinir ağlarının temel yapı taşı olan nörondan bahsediyoruz.
Öyleyse başlayalım.
Daha önce böyle bir görüntü gördük.
Bunlar, parlaklık ve renk üzerine biraz bulaşmış gerçek mikroskop nöronları olup
mikroskopta gözlemlenirler.
Gördükleri gibi öyle görünüyorlar.
ilginç bir yapı olan bir vücut ve daha sonra farklı kuyruk çeşitleri onlardan çıkan dallar.
Oldukça
Ve bu çok ilginç.
Ancak soru, bunu bir makinede nasıl yeniden yapabiliriz, çünkü onu yeniden yaratmamız
gerekiyor ve makineyi yeniden yaratmamız gerekiyor, çünkü derin öğrenmenin bütün amacı, insan beyninin nasıl çalıştığını taklit etmek ve böylece
bunu yaparak bir şeyler yaratabilmek için şaşırtıcı.
Makineler için öğrenebilecekleri inanılmaz bir altyapı oluşturacağız.
Ve neden bunu umuyoruz.
öğrenme öğrenme araçlarından biri veya gezegende öğrenme mekanizmaları gibi iyi bir şey olur.
Çünkü insan beyni, gezegendeki en güçlü
Ve umarız ki bunu tekrar yaratırsak o kadar harika bir şey buluruz.
Dolayısıyla şu anda yapay sinir ağları oluşturma konusundaki ilk adımımız bir nöron
yaratmaktır.
Peki bunu nasıl yapacağız
Her şeyden önce, aslında ne olduğunu daha yakından inceleyelim.
Bu görüntü ilk kez 1899 yılında İspanyol bir sinirbilimci ve Chagga Ramon Yi Kajal tarafından oluşturuldu.
Ve yaptığı şey gerçek beyin dokusunda nöronlarda öldü.
Ve onlara mikroskopta bak.
Ve onlara bakarken aslında gördüklerini çizdi ve gördüğü şey bu.
Elinde ya da iki büyük sinir hücresinin tepesinde gördüğü en üstteki kısımları gördü; sonra
bu kolların hepsi üst kısımlarına doğru çıkıyordu ve sonra her biri bu Araud'u ya da benzeri bir ipliği çok uzun
olana kadar çıkmıştı.
Ve gördüğü de bu.
Ve şimdi, teknolojinin çok ilerlediğini ve nöronları daha ayrıntılı olarak daha ayrıntılı olarak
gördüğümüzü biliyorsunuz ve şimdi şematik simetrik olanı çizebiliriz.
O halde bir göz atalım.
İşte bir nöron.
Bir Santiago etrafındaki Santiago'nun burada, burada ve bu sene çektiği şeylere çok benziyor ve görebildiğimiz
şeyin bir ceset var olması.
Nöronun ana kısmı bu, üstte dendritler denilen bazı dallar var ve
aynı zamanda euro'nun bu uzun kuyruğunun üzerinde bir X var.
Ve öyleyse bu ne dendritler ve ne zaman yabancı için iyi bir balta oldu.
Burada anlamak gereken en önemli nokta, nöronların kendi başına çok yararsız olmasıdır.
Sanki bir karınca gibi.
Sağ.
Ve tek başına psikopat birlikte beş reklam yapabilirim.
Belki bir şeyler seçebilirler.
Fakat yine de bir sığınak kuramazlar ya da büyük bir organizma
olarak birlikte çalışamayacak bir koloni kurmalarını söylediler.
Ancak, bir milyonda bir çok ve çok sayıda reklamınız olduğunda ve bütün bir
koloni inşa edebilecekleri zamanlarda bir anthill oluşturabilirler.
Nöronlarla aynı şey.
Tek başına güç bu değil, fakat bir sürü nöron bir araya geldiğinde sihir yapmak için birlikte çalışırlar.
Ve birlikte nasıl birlikte çalışıyorlar.
Soru bu.
Dendritlerin ve Aksenov'un, dendritlerin nöron için sinyal alıcıları gibi olması
ve aksonun nöron için sinyal vericisi olması da öyle.
Ve burada kavramsal olarak nasıl çalıştığını gösteren bir görüntü var.
başka nöronların aksonlarına bağlandığını görebilirsiniz; bu da daha da uzaktadır.
Üstteki tek başınasınız ve bunun, dendritlerin
Ve sonra kendi sinyaliniz aksonunun aşağısına iner ve bir sonraki nöronun dendritlerine bağlanır veya birbirine
bağlanır ve birbirlerine bağlı kalır.
Ve o küçük resimde, aksonun dentrit alanına gerçekten dokunmadığını görebilirsiniz.
Bir çok makine öğreniyor ya da birkaç makine öğrenen bilim insanı
gibi, dokunduğu oda gibi dokunmadığı gerçeği konusunda çok kararlı.
Burada fiziksel bir bağlantı olmadığı ispatlanmıştır.
olduğunu hatırlatmaktır, burada resmin parantezinde yer alan küçük resimde görebilirsiniz.
Ancak ilgilendiğimiz nokta, aralarındaki bağlantının, sinyal kavramının tamamının
geçtiğini hatırlatan işaretler
Ve yaptığımız eğilim de budur.
Yapay nöronlara yapacağımız çizgileri veya suni nöronların bağlayıcılarını çağırmak yerine şu
anda akson veya dendrit olarak adlandıracağız çünkü o
zaman bağlantı nüansları nöronlar bu nöronlar.
Onlara, hücrelerin işareti diyebileceğimiz iyi şeyleri diyoruz.
Ve bu sadece bir sorunun cevabını veriyor.
Temelde bu sinyalin iletildiği yer, o elemanın kime ait olduğu önemli değil.
Bunlar sadece sinyal geçidinin bir gösterimidir ve bunu şimdi görürüz.
Yani temel olarak bir nöron böyle çalışır.
Ve evet öyleyse nöronun nasil temsil edilecegine devam edelim makinelerde nöronlar
olusturuyoruz, hareket ediyoruz, sinirbilimden uzaklaşıyoruz ve teknolojiye geçiyoruz.
Ve işte gidiyoruz.
İşte nöronumuz bazen düğüm olarak adlandırılan kendi giriş sinyalleri alır ve çıkış
sinyali alır.
Dendritler ve aksonlar hatırlar.
Ama yine de bu kayıtları arayacağız ve daha sonra bu girdi sinyalleri onları diğer
nöronlardan da sunacağız.
Bu durumda, bu nöronun sarı olduğunuzu, sarı nöronlardan sinyal aldığını
görebilirsiniz.
Ve bu derste sarı'nın bir giriş katmanı anlamına geldiği belirli bir renk kodlama rejimine sadık
kalmaya çalışacağız.
cephedeki ilk cephedeki tüm nöronlar, gelen ve sinyal gönderen sinyallerdir.
Temelde, dış
Biraz fazla overkill gibi bir sinyal bu sadece temelde giriş değerleri yani aramak için olabilir.
Yani, basit bir doğrusal regrasyonda, girdi değerleri var ve o zaman tahmin edilen bir değere sahip olduğunuzu bile biliyorsunuz.
Aynı şey burada.
Yani, girdi değerleriniz var ve orada sarı olanlar ve sağda ise hemen şimdi kırmızı
olacağını göreceksiniz.
Çıktı değeri olacak.
katmanı nöronlarından sinyaller alıyor bir nörona baktığımız.
Buraya değinmek istediğim diğer şey, bu özel örnekte, giriş
Ayrıca nöronlar vardır fakat girdileri nöronlarıdır.
Bazen, diğer gizli nöronlardan sinyal alacak nöronlara sahip olacaksınız ve konsept tam
olarak aynı olacak Ben sadece sadeliği için kullandığım
bu örnekte bu örneği tasvir ediyoruz ve bu açıdan Giriş katmanı düşünmek
insan beyninin benzetmesinde girdi tabakasının sizin duyularınızdır, bu nedenle ne duyarsanız duyun
dokunduğunuzu veya kokladığını duyabilirsiniz.
elbette, orada çok fazla bilgi olduğunu görebileceğiniz bir sürü şey var gibi.
Ve
Ama bunlar senin beyninin sınırlı olduğu bir yaşam.
İsrail kemikten yapılmış bir kutuda yaşıyor ve sadece beyninizin kara bir
kutuya kilitlendiğini düşünen bir akıl üfleme konsepti ve görebildiği tek şey görebiliyor.
Almakta olduğu tek şey, bu organlardan gelen elektriksel dürtülerin, kulaklarınıza burnunu
sokmamız gerektiğini, dokunuş hissini bildiğini ve ne olduğumuzu, sen ve benin ve zevkinin olduğunu söylüyoruz.
Doğru yani sinyal alıyorsunuz, ancak temelde bu karanlık kara
kutuda yaşıyor ve duyularınızla dünyayı anlamlandırıyor, olağanüstü.
Ve evet.
Yani insan beyni açısından gelen bu girdilere sahipsiniz.
Bunlar beş duyunuz ve makine öğrenme veya derin öğrenme açısından, temel olarak girdi
değerleriniz bağımsız değişkenlerinizdir ve bunu bir saniyede alacağız, böylece giriş değerleriniz
sinyalin sinüslerden nörona iletilmesini ve ardından kendi zincirinin altına geçen
bir çıktı değeri vardır.
burada yalnızca giriş katmanı gibi olacağız ve sonra da yeşil ile bir gizli
katmana sahip olacağız diyoruz. hangi hinterland bu durumda çıktıyı hemen oraya götüreceğiz.
Renkli kodlama açısından yine sarı olan bu özel durumda girdi katmanı demektir, bu nedenle
herşeyi basitleştiriyoruz,
Bu yüzden sadece şimdi bu çağrılara alışabilmeliyiz.
İşte temel yapı budur.
Şimdi, sahip olduğumuz bu farklı unsurlara biraz daha ayrıntılı bir göz atalım.
Yani giriş katmanı var ve burada ne var var.
Aslında bağımsız değişkene sahip bu girdilere sahibiz, dolayısıyla bir değişken ve bir bit değişken
bağımsız değişkene bağımlı.
Hatırlanması gereken önemli nokta, bu bağımsız değişkenlerin tek bir gözlem için
olmasıdır.
Dolayısıyla, veritabanızda yalnızca bir satır olarak düşünün.
Tek gözlem, bildiğiniz bağımsız değişkenlerin hepsini almanızdır, belki banka hesabındaki para
miktarı kişinin yaşıdır ve ardından Şampuan'ın hangi yöntemi kullandıklarını nasıl
kullanıyor veya çalışıyorlar.
Ancak, belirli bir kişinin tüm tanımlayıcıları, ya modelinize eğitim
veriyor veya üzerinde tahminde bulunuyorsunuz.
Ve bu değişkenler hakkında bilmeniz gereken bir diğer husus, bunları
standardize etmeniz gerektiğidir; öyleyse standartlaştırmanız gerekir; bu da, ortalama sıfır
ve bir varyansa sahip olduklarından veya bazen de başlığın işaret edebileceğinden emin olmalısınız demektir. belki de bu izleri biraz
daha detaylı olarak pratikte bunlarla karşılaşabilirsiniz, bazen standardizasyonu normalleştirmek isteyebileceğini bilmek
isteyebilirsiniz.
Ortalama ve çok Muser ve varyans olduğundan emin olmanızın yanısıra asgari değeri çıkarmanız gerektiğini bildireceksiniz ve
daha sonra değerlerinizin aralığına göre maksimum eksi minimumlara bölünürsünüz ve dört tane de
0 ile 1 arasında değerler elde edersiniz demektir .
Ve bu senaryoya bağlı olarak birini veya birini yapmak isteyebilirsiniz.
Ancak temel olarak, tüm bu değişkenlerin aynı değer aralığı ve nedeninde oldukça benzer
olmasını istiyorsunuz.
Neden.
Peki bu değerlerin hepsi bir sinir ağı içine gidecek ve burada
şimdi göreceğiz gibi eklenecek ve eklenen ağırlıklara çarpılacak ve böylece olacak ve sadece sinir ağları
için daha kolay olacak ağ onları işlemek için hepsi aynıdır.
Ve aslında bunu biliyorsunuz, bunun düzgün şekilde nasıl başa çıkabileceği de bu.
Standartlaştırma normalleştirmesi ve hangi değişkenlerden daha iyi bir ek okuma
kağıdına denk geldiğini diğer şeyler hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, oradaki genç Licken 1998
bağlantıları tarafından verimli geri probu çağırın.
Dolayısıyla, konuştuğumuz dersin bölümünde derin öğrenme alanında bu olağanüstü kişi hakkında daha
fazla konuşacağız.
Dönüşümsel sinir ağları ve bunun kesinlikle onun hakkında ne diyeceğini bilen bir
kişi olduğunu göreceksiniz.
Jeffrey Hinton'un çok yakın arkadaşını gördüğümüz çok yakın biri. bu dersten geçerken ek okumalar için iyi bir kaynak olacaksınız.
Bu yazıda, normalleştirme merkezleri hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz, ayrıca birçok
farklı ipucu ve püf noktası da seçebilirsiniz ve
Bazı ek okumalarla ilgileniyorsanız evet bir göz atın.
Oraya gidiyoruz.
Bu yüzden sözler için yaptıklarımız.
Ve burada olduğu gibi çıktı değeri var.
Peki bizim çıktı değeri ne olabilir.
Elimizde birkaç seçenek var.
Çıktı değeri sürekli olabilir.
Örneğin, fiyat gibi, ikili olabilir; örneğin, bir kişi çıkacak veya kalacak veya kategorik sözel ve fiziki kıvrımlı kategorik sözel olabilir.
Burada hatırlamanız gereken en önemli nokta, çıktı değeriniz sadece bir değil, birkaç çıkış
değeri olacaktır çünkü bunlar kategorilerinizi temsil edecek olan kukla
değişkenler olacaktır ve bu sadece bu nasıl işe yarıyor ve sadece
önemlidir. Bu durumda bu kategorileri yapay sinir ağı dışına çıkaracağınızı hatırlayın.
Ancak, basit bir çıktı hacmi örneğine geçelim.
noktayı tekrarlamak istedim, tek bir gözlemin var.
Ve şimdi bir noktaya daha değinelim ya da tür hazır gibi yapalım sadece soldaki bu
Veri kümenizden gelip gelmediğinizi merak ediyorsunuz ve sağda
da tek bir yönünüz var ve bu da aynı gözlem.
Bir satıra koyduğunuz girdiler
gibi hatırlamak çok önemlidir ve elde ettiğiniz çıktı da aynı satır için geçerlidir.
Ya da sinir ağınızı eğitiyorsanız,
o girdiyi bir tura koyduğunuzu biliyorsunuz, o satır için çıktı koyuyorsunuz.
lineer regresyon gibi düşünün.
Karmaşıklığı basitleştirmek istiyorsanız basit bir şey olarak bir gerileme ya da çok değişkenli
Yani çıktısınız değerlerinize giriyorsunuz.
Orada sanki hakkında soru sormuyormuşum gibi.
Regresyon gibi şeylerden bahsederken çok alışkın olduğumuzdan.
Aynı şey burada çok karmaşık bir şey değil.
Çıktı aldığımız değerleri koyuyoruz.
her seferinde o gözlem
ile ilgili farklı özellikler veya nitelikler farklı bir gözlem dizinine sokar.
Ancak unutmayın ki her uğraştığınız bir satır olduğunda, kafanız karışmamalı ve yapay sinir ağına koyduğunuz farklı
satırlar olduğunu düşünerek ya da bir şeylerin hepsini de değerlendirecek şekilde yerleştirmelisiniz.
Tamam, burada konuşmak istediğimiz bir sonraki şey, sinüslerimizin iltica
dilinde olmasıdır. Burada hizmetlerimiz var ve hepsine ağırlık ağırlıkları atanmıştır.
Ağırlıklar hakkında daha fazla konuşacağız
ancak kısa ağırlıklardaki yapay sinir ağı sinirleri işler durumda çok önemlidir, çünkü ağırlıklar sinir ağının
sinir ağının her bir durumda kararlaştırdığı ağırlıkları ayarlayarak sinir ağlarının nasıl öğrenildiğidir; tek
sinyalin ne fakir olduğunu ve Sinyal belirli nöron için önemli değildir.
Hangi tekliğin
üzerinden geçer ve hangi sinyale ulaşmaz ya da sinyaller ne ölçüde geçer.
Bu yüzden ağırlıklar çok önemlidir.
Onlardır ve öğrenme süreci boyunca düzeltilen şeylerdir.
Yapay sinir ağı altında eğitim aldığınızda temelde tüm
sinüs ağındaki tüm sinüslerin tüm ağırlıklarını ayarlamışsınız gibi.
Ve eğim inişinin ve
geri yayılımın oynandığı budur ve bunlar da tartışacağımız kavramlardır.
Temelde ağırlıkları bunlar.
Şimdilik bilmeliyim.
Ve sinirler sinir hücresine ve Avrupa'da olanlara girmek için nöronlara sahibiz.
Bu ilginç bir bölüm.
Sanki bugün nörondan bahsediyoruz, nöron içinde ne oluyor.
İlk şey birkaç şey olur
ve ilk adım, aldığı bu değerlerin hepsinin toplanıp eklenmesini gerektirmesi.
bunları eklemek suretiyle çarparak birleştirme fonksiyonu uygular.
Dolayısıyla, çok basit hale gelen tüm girdi değerlerinin ağırlıklı toplamı, çok basittir, sadece
Şimdi aktivasyon işlevleri hakkında daha fazla bilgi edineceğiz ama temelde bu nörona veya bu katmanın tümüne
atanmış bir işlevdir ve bazılarını eklemek için bu şekilde uygulanır.
Ve bundan sonra euro bölgesi, isterseniz bir sinyali alıp almayacağını
anlar ve işlevi, bazıları için uygulanan bu sinyal geçerlidir.
Ancak temelde fonksiyona bağlı olarak nöron
sinyali iletir veya sinyali iletmez.
Ve burada tam da üçüncü adımda olan bitti.
Nöron makarnası, o çizginin altındaki bir sonraki nörona sinyal gönderiyor.
Ve bir sonraki öğreticide konuşacağımız şey bu oldukça önemli bir konudur.
Aktivasyon fonksiyonunu derinlemesine araştırmak istiyoruz fakat umarım şu an için
her şey, ağırlıkları elinde bulunduran girdi değerlerini nasıl bildiğinizin çok net olması gerektiği anlamına gelmektedir. Tasarım evleriniz
varsa, bildiğiniz bir şeyin var, ve bir yol var Sarmad bir etkinleştirme işlevi uygulandı
ve sonra bu satırdan geçti ve bu sadece bütün sinir ağı boyunca tekrarlandı
ve üzerinde ve üzerinde ve kaç tane nöronun ne kadar büyük
olduğuna bağlı olarak binlerce yüz binlerce kez biliyorsun sinir ağınızda kaç kayıt yaptığınızdan emin olun.
İşte gidiyoruz.
Bugünkü öğretici kodu bir dereceye kadar beğendiğinizi umuyoruz.
O zamana kadar derinlemesine öğrenmenin tadını çıkarın.