حسنًا ، هناك برنامج تعليمي مثير ينتظرنا.
مرحبًا بك مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
نتحدث اليوم عن كيفية عمل الشبكات العصبية؟
الآن ، لقد وضعنا الكثير من الأسس.
لقد تحدثنا عن كيفية هيكلة الشبكات العصبية ، والعناصر التي تتكون منها وحتى
وظائفها.
واليوم سنلقي نظرة على مثال حقيقي لكيفية تطبيق شبكة عصبية جديدة.
وسنعمل في الواقع خطوة بخطوة خلال عملية التطبيق حتى نعرف ما يجري.
لذلك دعونا نلقي نظرة.
ما هو المثال الذي سنتحدث عنه؟
سننظر في تقييم العقارات.
لذلك سننظر إلى الشبكة العصبية التي تأخذ بعض المعلمات حول خاصية ما وتقدرها.
والشيء هنا ، هناك تحذير صغير لبرنامج اليوم التعليمي ، وهو أننا في الواقع لن نقوم
بتدريب الشبكة.
لذلك جزء مهم جدًا في الشبكات العصبية هو تدريبهم.
وسنلقي نظرة على ذلك في الدروس التالية في هذا القسم.
في الوقت الحالي ، سنركز على التطبيق الفعلي.
لذلك سنعمل مع شبكة عصبية نتظاهر بأنها مدربة بالفعل ، وهذا سيسمح لنا بالتركيز
على جانب التطبيق من الأشياء وعدم التعثر في جانب التدريب.
وبعد ذلك سنغطي التدريب عندما نعرف بالفعل الهدف النهائي الذي نعمل على تحقيقه.
يبدو جيدا؟
حسنا.
دعنا نقفز مباشرة إليه.
لنفترض أن لدينا بعض معلمات الإدخال ، أليس كذلك؟
لنفترض أن لدينا أربع معلمات حول الخاصية.
لدينا مساحة بأقدام مربعة.
لدينا عدد غرف النوم والمسافة إلى المدينة والأميال أقرب مدينة وعمر العقار.
وكل هؤلاء الأربعة سيشكلون طبقة الإدخال الخاصة بنا.
الآن ، بالطبع ، من المحتمل أن تكون طريقة أكثر من المعلمات التي تحدد سعر الممتلكات.
ولكن من أجل البساطة ، سننظر إلى هؤلاء الأربعة فقط الآن في شكلها الأساسي للغاية.
تحتوي الشبكة العصبية على طبقة إدخال فقط في طبقة مخرجات ، لذلك لا توجد طبقات مخفية.
وطبقة المخرجات هي السعر الذي نتوقعه.
إذن في هذه الصورة ، ما ستفعله متغيرات الإدخال هذه هو أنها ستُرجح فقط من خلال المشابك ومن ثم يتم حساب طبقة
المخرجات أو بشكل أساسي سيتم حساب السعر وسنحصل على السعر.
وعلى سبيل المثال ، يمكن حساب السعر ببساطة مثل المجموع المرجح لجميع المدخلات.
ومرة أخرى ، يمكنك هنا استخدام أي وظيفة تقريبًا يمكنك استخدام ما نستخدمه الآن ، ويمكننا
استخدام أي من وظائف التنشيط التي كانت لدينا من قبل.
يمكنك استخدام الانحدار اللوجستي ، يمكنك استخدام دالة التربيعية.
يمكنك فقط أي شيء هنا.
لكن النقطة المهمة هي أنك تحصل على مخرجات معينة.
علاوة على ذلك ، يمكن تمثيل معظم خوارزميات التعلم الآلي الموجودة بهذا التنسيق.
هذا في الأساس تمثيل تخطيطي لكيفية تعاملك مع المتغير.
من خلال تغيير الطريقة التي تكون بها الصيغة ، يمكنك إنجاز الكثير من خوارزميات
التعلم الآلي التي تحدثنا عنها من قبل ووضعها في هذا النموذج.
وهذا يميل فقط إلى إظهار مدى قوة الشبكات العصبية الجديدة حتى بدون الطبقات المخفية
، لدينا بالفعل تمثيل يعمل مع معظم خوارزميات التعلم الآلي الأخرى.
لكن في الشبكات العصبية ، ما لدينا هو ميزة إضافية تمنحنا الكثير من المرونة
والقوة ، ومن هنا تأتي هذه الزيادة في الدقة.
وهذه القوة هي الطبقات المخفية.
وها نحن ذا.
هذه هي طبقتنا المخفية.
لقد أضفناها ، وسنفهم الآن كيف تمنحنا تلك الطبقة المخفية تلك القوة الإضافية.
وفي الحقيقة ، من أجل القيام بذلك ، سنستعرض مثالاً.
لذا كما اتفقنا ، تم تدريب هذه الشبكة العصبية بالفعل والآن سنقوم فقط بتوصيلها.
سوف نتخيل أننا نقوم بتوصيل خاصية وسنقوم بالمشي خطوة بخطوة خلال كيفية
تعامل الشبكة العصبية مع متغيرات الإدخال وحساب الطبقة المخفية ثم حساب طبقة الإخراج.
لذا دعنا ننتقل من خلال هذا.
ستكون مثيرة.
حسنا.
لدينا جميع المتغيرات الأربعة على اليسار ، وسنبدأ أولاً بالخلايا العصبية العلوية في الطبقة
المخفية.
الآن ، كما رأينا سابقًا في الدروس السابقة ، جميع الخلايا العصبية من طبقة الإدخال ، لديهم
نقاط تشابك عصبية تربطها ، كل واحدة منها إلى أعلى خلية عصبية في الطبقة المخفية.
وتلك المشابك لها أوزان.
دعنا نتفق الآن على أن بعض الأوزان لها قيمة غير صفرية.
سيكون لبعض الأوزان قيمة صفرية لأنه في الأساس لن تكون جميع المدخلات صالحة أم لا.
ستكون جميع المدخلات مهمة لكل خلية عصبية واحدة.
في بعض الأحيان لن تكون المدخلات مهمة.
وهنا يمكننا أن نرى مثالين عند x واحد.
الثلاثة التالية ، المنطقة والمسافة إلى المدينة والأميال مهمة لتلك العصبون ، في حين أن غرف النوم
والعمر ليست كذلك.
ودعونا نفكر في هذا لثانية.
لماذا ا؟
كيف يكون هذا هو الحال؟
لماذا يتم ربط خلية عصبية معينة بالمنطقة والمسافة؟
ماذا يمكن أن يعني ذلك؟
حسنًا ، قد يعني ذلك أنه كلما ابتعدت عن المدينة ، تصبح العقارات الأرخص ثمناً
، وبالتالي تصبح المساحة بالأقدام المربعة للعقارات أكبر.
الصحيح.
لذلك مقابل نفس السعر ، يمكنك الحصول على حجم أكبر.
الملكية كلما ابتعدت عن المدينة ، هذا طبيعي ، أليس كذلك؟
منطقي.
وربما ما تفعله هذه الخلايا العصبية هو أنها تبدو على وجه التحديد وكأنها قناص.
إنها تبحث عن عقارات في منطقة ليست بعيدة جدًا عن المدينة ، ولكن بها مساحة كبيرة.
لذلك بالنسبة لبعدهم عن المدينة ، لديهم مساحة قدم مربعة غير عادلة.
الصحيح.
لذا فإن الشيء غير الطبيعي هو أعلى من المتوسط.
لذا فهي قريبة جدًا من المدينة ، لكنها لا تزال كبيرة مقارنة بالمواقع الأخرى الموجودة على نفس
المسافة.
وبالتالي ، تلك الخلية العصبية ، مرة أخرى ، نحن نتوقع هنا ، لكن تلك العصبون قد يكون يختار الليزر
ليختار تلك الخصائص المحددة ، وسوف ينشط ، وبالتالي وظيفة التنشيط التي ستنشطها.
سوف يتم إطلاقه فقط عند استيفاء معايير معينة.
هذه ، كما تعلم ، المسافة ومساحة المسبار ، والمسافة إلى المدينة ومساحة
العقار.
وتقوم بحساباتها الخاصة داخل نفسها وتجمع بين هاتين العمليتين.
وبمجرد اشتعال نوع معين من الإرهاب وهذا يساهم في السعر في طبقة المخرجات.
وبالتالي ، فإن هذه الخلايا العصبية لا تهتم حقًا بغرف النوم وعمر العقار لأنها تركز
على هذا الشيء المحدد.
من هنا تأتي قوة الشبكة العصبية ، لأن لديك العديد من هذه الخلايا العصبية وسنرى الآن
كيف تعمل الخلايا الأخرى.
لذا لكن ما أردت أن أتفق عليه هنا هو أنه دعونا لا نرسم هذه الخطوط لنقاط الاشتباك العصبي غير
الموجودة في مكانها حتى لا نشوش صورتنا.
هذا هو السبب الوحيد الذي يجعلنا لا نرسمهم.
لذلك دعونا نتخلص من هؤلاء أيضًا.
وبهذه الطريقة سنعرف بالضبط.
لذا فإن هذه الخلية العصبية تركز على المنطقة والمسافة إلى المدينة.
حسنا.
طالما أننا نتفق على ذلك ، فلننتقل إلى المرحلة التالية.
لنأخذ الواحد في المنتصف هنا.
لدينا ثلاث معلمات تغذي هذه العصبون.
إذن لدينا المنطقة وغرف النوم وعمر العقار.
إذن ماذا يمكن أن يكون السبب هنا؟
دعنا مرة أخرى ، دعونا نحاول فهم الحدس الذي يفكر فيه هذا العصبون كيف يفكر هذا العصبون؟
لماذا تختار هذه المعايير الثلاثة؟
ماذا يمكن أن يكون؟
ما الذي يمكن أن يكون له نتيجة مثل الموجودة في البيانات؟
الصحيح.
لقد أنشأنا بالفعل هذه مجموعة بيانات مدربة.
لقد حدث التدريب منذ وقت طويل ، ربما مثل يوم مضى ، أو شخص ما قام بالفعل بتدريب هذه البيانات.
لذلك نحن الآن فقط نطبق ونعلم أن هذه الخلية العصبية ، من خلال كل آلاف الأمثلة من الخصائص
، اكتشفت أن المنطقة بالإضافة إلى غرف النوم بالإضافة إلى التركيبة العمرية لتلك المعلمات مهمة.
لماذا يمكن أن يكون هذا هو الحال؟
حسنًا ، على سبيل المثال ، ربما في تلك المدينة المحددة في تلك الضواحي التي تم تدريب هذه
الشبكة العصبية فيها ، ربما هناك الكثير من العائلات التي لديها أطفال ولديها طفلان أو أكثر وتبحث عن عقارات
كبيرة بها الكثير من غرف النوم ، ولكنها الجديد.
حسنًا ، هذه ليست خصائص قديمة ، لأنه ربما في تلك المنطقة ، جميع الخصائص تشبه نوعًا ما الممتلكات
الكبيرة تكون عادةً قديمة ، ولكن هناك الكثير من العائلات
الحديثة وربما كان هناك تحول اجتماعي ديموغرافي أو ربما كان هناك مثل الكثير من النمو من
حيث التوظيف والوظائف للسكان الأصغر سنًا ، ربما تمامًا مثل التركيبة السكانية قد تغيرت.
والآن يبحث الأزواج الأصغر سنًا أو العائلات الأصغر سنًا عن عقارات ، لكنهم يفضلون العقارات الأحدث ، لذا يريدون
أن يكون عمر العقار أقل.
وبالتالي ، من التدريب الذي خضعت له هذه الشبكة العصبية ، فإنها تعلم أنه عندما يكون هناك
عقار بمساحة كبيرة وبه الكثير من غرف النوم ، على الأقل ثلاث غرف نوم للوالدين ، للطفل الأول.
بالنسبة للطفل الثاني ، لثلاث غرف نوم على الأقل ، ربما غرفة ضيوف عند وجود عقار جديد
بمساحة عالية والكثير من غرف النوم التي تعتبر ذات قيمة في هذا السوق.
لذا فإن تلك العصبون قد التقطت ذلك.
إنها تعرف ذلك ، حسنًا ، هذا ما سأبحث عنه.
لا أهتم بمسافة المدينة والأميال أينما كانت ، طالما أنها تحتوي على مساحة عالية ، والكثير من
غرف النوم ، بمجرد تلبية هذه المعايير ، تندلع الخلايا العصبية.
والجمع بين هذه المعلمات الثلاثة وهذا مرة أخرى ، هذا
هو المكان الذي تأتي منه قوة الشبكة العصبية ، لأنها تجمع بين هذه المعلمات الثلاثة
في معلمة جديدة تمامًا ، في سمة جديدة تمامًا تساعد في التقييم ، مع يساعد في تقييم الممتلكات.
فهو يجمعهم في سمة جديدة وبالتالي فهو أكثر دقة.
لذلك سوف يذهبون ، هكذا تعمل تلك الخلايا العصبية.
ودعونا نلقي نظرة على واحدة أخرى.
دعونا نلقي نظرة على الجزء السفلي.
على سبيل المثال ، يمكن أن تكون هذه الخلايا العصبية قد التقطت معلمة واحدة فقط.
كان من الممكن أن يكون قد ارتفع للتو العمر وليس أيًا من الآخرين.
وكيف يمكن أن يكون هذا هو الحال؟
حسنًا ، هذا مثال كلاسيكي على متى يمكن أن يعني العمر كما نعلم جميعًا ، فإن الممتلكات القديمة عادةً ما
تكون أقل قيمة لأنها بالية.
من المحتمل أن المبنى قديم ، وربما الأشياء تتداعى ، وهناك حاجة إلى مزيد من الصيانة.
لذلك ينخفض السعر من حيث سعر العقار ، في حين أن المبنى الجديد سيكون أكثر
تكلفة لأنه جديد تمامًا ، ولكن ربما.
إذا كان العقار فوق عمر معين ، فقد يشير ذلك إلى أنه عقار تاريخي.
على سبيل المثال ، إذا كان عمر العقار أقل من 100 عام ، فكلما كان أقدم ، كلما قلت قيمته.
ولكن بمجرد أن يقفز أكثر من 100 عام ، يصبح فجأة ملكية تاريخية.
لأن هذا عقار اعتاد الناس العيش فيه منذ مئات السنين.
يروي قصة.
لقد حصلت على كل هذا التاريخ وراءها.
وبعض الناس من هذا القبيل ، والبعض يقدر ذلك.
في الواقع ، يرغب الكثير من الناس في ذلك ويفخرون بالعيش في عقار ، وخاصة في الطبقات الاجتماعية والاقتصادية
العليا ، حيث يمكنهم التباهي بأصدقائهم أو أشياء من هذا القبيل.
وبالتالي ، فإن العقارات التي يزيد عمرها عن 100 عام يمكن اعتبارها تاريخية.
وبالتالي ، فإن هذه الخلية العصبية ، بمجرد أن ترى عقارًا يزيد عمره عن 100 عام ،
ستشتعل وتساهم في السعر الإجمالي.
وبخلاف ذلك ، إذا كان عمره أقل من 100 عام ، فلن ينجح حتى.
وهذا مثال جيد لتطبيق وظيفة المعدل.
إذاً هنا لديك مثل الصفر جدًا حتى نقطة معينة ، ثم لنفترض أن عمرك 100 عام ثم
100 عام.
كلما تقدمت في السن ، كلما ارتفعت القيمة ، زادت مساهمة هذه الخلايا العصبية في السعر الإجمالي.
وهذا مجرد مثال رائع لمثال بسيط جدًا لوظيفة المعدل في العمل.
لذا ها نحن ذا.
يمكن أن يكون هذا العصبون.
علاوة على ذلك ، يمكن للشبكة العصبية أن تلتقط أشياء لم نكن نفكر بها في أنفسنا.
الصحيح.
على سبيل المثال ، غرف النوم بالإضافة إلى المسافة.
المدينة ، ربما يساهم هذا في تركيبة بطريقة ما في السعر.
ربما ليست قوية مثل الخلايا العصبية الأخرى وتساهم ، لكنها لا تزال تساهم ، أو
ربما تنتقص من السعر.
قد يكون هذا هو الحال أيضًا أو أشياء أخرى من هذا القبيل.
وربما تلتقط خلية عصبية الكل لتوليفة من كل هذه المعلمات الأربعة.
وكما ترون ، فإن هذه الخلايا العصبية ، وضع الطبقة المخفية بالكامل يسمح لك بزيادة
مرونة شبكتك العصبية ويسمح لك بالبحث ويسمح للشبكة العصبية بالبحث عن أشياء
محددة للغاية.
وبعد ذلك معًا ، من هنا تأتي القوة.
إنه مثل هذا المثال من النمل ، أليس كذلك؟
مثل النملة وحدها لا تستطيع بناء عش النمل.
ولكن عندما يكون لديك مثل 1000 أو 100000 إضافة ، يمكنهم بناء عش عش النمل معًا.
وهذا هو الوضع هنا.
لا تستطيع كل واحدة من هذه الخلايا العصبية بمفردها التنبؤ بالسعر ، لكن لديهم معًا قوى
خارقة ويتنبأون بالسعر.
ويمكنهم القيام بعمل دقيق تمامًا إذا تم تدريبهم بشكل صحيح ، إذا تم إعدادهم بشكل صحيح.
وهذا ما تدور حوله هذه الدورة التدريبية بأكملها في فهم كيفية الاستفادة منها.
هناك نذهب.
هذا مثال خطوة بخطوة وتصفح كيف تعمل الشبكات العصبية بالفعل.
أتمنى أن تكون قد استمتعت ببرنامج اليوم التعليمي ولا أطيق الانتظار لرؤيتك في المرة القادمة.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.