Kommen Sie zu einem spannenden Tutorial.
Willkommen zurück zu dem Kurs zum tiefen Lernen.
Heute sprechen wir darüber, wie neuronale Netzwerke funktionieren.
Jetzt haben wir eine Menge Grundlagenarbeit geleistet und wir haben darüber gesprochen, wie neuronale Netze strukturiert werden, aus welchen
Elementen sie bestehen und sogar aus ihrer Funktionalität.
Heute werden wir uns ein reales Beispiel dafür anschauen, wie ungewöhnliche neuronale Netzwerke eingesetzt werden können.
Wir werden tatsächlich Schritt für Schritt durch den Prozess der Anwendung arbeiten, damit wir wissen, was los
ist.
Schauen wir uns also an, über welches Beispiel wir sprechen werden.
Wir werden uns eine Immobilienbewertung ansehen, also ein neuronales Netzwerk, das einige Parameter unserer
Immobilien- und Wertwerte berücksichtigt.
Und die Sache hier.
Es gibt einen kleinen Vorbehalt für das heutige Tutorial. Das heißt, wir werden das Netzwerk nicht wirklich trainieren.
Ein sehr wichtiger Teil in neuronalen Netzen ist das Trainieren der Netze. Wir werden das in
den nächsten Tutorials in diesem Abschnitt betrachten.
Im Moment konzentrieren wir uns auf die eigentlichen Anwendungen. Wir werden mit einem neuronalen Netzwerk
arbeiten, von dem wir behaupten, dass es bereits trainiert ist und das uns erlaubt, uns auf die Anwendungsseite der Dinge zu konzentrieren
und uns nicht festzusetzen den Trainingsaspekt und dann beenden wir das Training, wenn wir bereits
das Endziel kennen, auf das wir hinarbeiten.
Hört sich gut an.
Alles klar, lass uns direkt hinein springen.
Nehmen wir an, wir haben einige Eingabeparameter.
Richtig, lassen Sie uns sagen, wir haben die vollständigen Parameter über das Grundstück, in dem wir Fläche in Quadratfuß
haben. Wir haben die Anzahl der Schlafzimmer, die die Stadt und Miles, die Stadt New York City, und
das Alter des Grundstücks und alle diese vier Eingänge umfassen Schicht.
Natürlich sind dies wahrscheinlich weit mehr Parameter, die den Preis einer Immobilie bestimmen, aber der Einfachheit halber wollen wir
uns jetzt nur das ansehen.
Es ist sehr einfach, dass ein neuronales Netzwerk nur eine Eingabeebene hat, um eine Ausgabeschicht zu erlernen, sodass keine verborgenen Schichten vorhanden sind. Unsere Ausgabeschicht
ist der Preis, den wir vorhersagen.
In dieser Form würden diese Eingangsvariablen also nur durch die Zusammenfassungen gewichtet und
die Ausgabe dort berechnet.
Grundsätzlich würde der Preis berechnet werden und einen Preis erhalten.
Zum Beispiel könnte der Preis so einfach wie die gewichtete Summe aller Eingaben berechnet werden.
Und hier könnten Sie so ziemlich jede Funktion verwenden, die Sie verwenden könnten.
Was wir jetzt verwenden, könnten wir alle Aktivierungsfunktionen verwenden, die wir zuvor hatten, und logistische
Regression.
Sie können eine quadratische Funktion verwenden, mit der Sie fast alles tun können, aber Sie erhalten eine
bestimmte Ausgabe.
Darüber hinaus können die meisten der maschinellen Lernalgorithmen, die vorhanden sind, in dieser Form dargestellt werden. Dies ist im Wesentlichen eine diagrammartige
Darstellung des Umgangs mit den Variablen oder durch Ändern der Art und Weise, wie
es sich um eine Formalisierung handelt, mit der Sie einige der maschinellen Lernalgorithmen ausführen können Wir
haben vorher darüber gesprochen und sie in diese Form gebracht, und das zeigt nur, wie stark Noul neuronale Netzwerke
sind.
Auch ohne die verborgenen Schichten sind wir bereit, wo wir eine Darstellung haben, die für die meisten anderen Machine
Learning-Algorithmen geeignet ist.
In neuronalen Netzen haben wir jedoch einen Vorteil, der uns viel Flexibilität und Kraft gibt, aus
dem die Erhöhung der Genauigkeit stammt.
Und diese Kraft sind die verborgenen Schichten, und da ist unser Hit, Alair, in dem wir sie hinzugefügt
haben. Jetzt werden wir verstehen, wie diese verborgene Höhle uns zusätzliche Kraft gibt.
Um dies zu tun, gehen wir durch ein Beispiel. Wenn wir uns also einig waren,
dass dieses neuronale Netzwerk wirklich trainiert wurde, und jetzt nur noch einstecken,
werden wir uns vorstellen, dass sie eine Immobilie einstecken Wir gehen Schritt für Schritt durch, wie das neuronale Netzwerk mit den Eingangsvariablen umgeht,
den Hindol-Bereich berechnet und dann die Ausgabe berechnet.
Lassen Sie uns durchgehen, das wird spannend.
Gut.
Wir haben alle vier Variablen auf der linken Seite und werden zuerst mit dem Top-Nurin auf der Hindle
beginnen.
Wie wir zuvor in den Presse-Literalen alle Neuronen aus der Eingabeebene gesehen haben, wird sie von Cynapsus mit
jedem von ihnen mit den obersten Neuronen im verborgenen Lager verbunden.
Und diese Systeme haben Gewichte.
Nun stimmen wir zu, dass einige Gewichtungen einen Wert ungleich Null haben. Einige Wege haben
einen Nullwert, da im Wesentlichen nicht alle Eingaben gültig sind oder nicht alle Eingaben für jedes einzelne Neuron wichtig sind. Manchmal sind Eingaben
nicht wichtig.
Hier können wir zwei Beispiele sehen, dass X-1 neben drei der Fläche und der Entfernung zur Stadt und
Meilen für dieses Neuron wichtig sind, während Schlafzimmer und Alter nicht gleich sind, lassen Sie uns
darüber nachdenken, warum dies so ist.
Zum Beispiel, warum würde ein Neuron mit der Region verbunden sein und mit der Entfernung, was das bedeutet, was das bedeuten könnte.
Nun, das könnte bedeuten, dass in der Regel die billigeren Immobilien immer weiter weg von der
Stadt entfernt werden und der Platz in Quadratfuß von Immobilien damit größer wird.
Für den gleichen Preis können Sie eine größere Immobilie erhalten, je weiter Sie von der Stadt entfernt sind, die normal
ist.
Das macht Sinn und wahrscheinlich ist es das, was dieses Neuron macht. Es sieht aus
wie ein Scharfschütze, der nach Grundstücken sucht, die nicht weit von der Stadt entfernt sind, aber eine große Fläche
haben.
Für ihre Entfernung von der Stadt haben sie also einen unfairen Quadratfuß.
Richtig, etwas wie abnormale Körpergröße ist höher als der Durchschnitt, also
sind sie ziemlich nahe an der Stadt, aber sie sind immer noch groß, im Gegensatz zu den anderen in der
gleichen Entfernung. Daher spekulieren die Neuronen hier, aber die Neuronen könnten es sein Wenn Sie diese
speziellen Eigenschaften herausfinden, wird der Laser aktiviert, und die Aktivierungsfunktion wird aktiviert. Die Aktivierung erfolgt nur, wenn die
bestimmten Kriterien erfüllt sind und Sie die Entfernung und den richtigen Abstand zur syrischen
Luft der Region kennen der Eigenschaft und führt Berechnungen in sich selbst durch und kombiniert diese beiden und sobald bestimmte Bereiche,
in denen sie hochgefahren wird und dies zum Preis in der Produktion beiträgt.
Und deshalb interessiert sich dieses Neuron nicht wirklich für die Schlafzimmer und das Alter der Immobilie, weil es sich auf
diese bestimmte Sache konzentriert.
Daraus ergibt sich die Kraft des neuronalen Netzwerks, denn Sie haben viele dieser Jahre und werden gerade
sehen, wie die anderen funktionieren.
Aber ich möchte hier zustimmen, dass wir nicht einmal diese Zeilen für die nicht vorhandenen Synopsen zeichnen, damit wir unser Image nicht stören, denn
der einzige Grund, warum wir sie nicht zeichnen werden, lassen Sie uns einfach loswerden
von denen auch.
Und so werden wir genau wissen, dass dieses Neuron sich auf die Fläche und die Entfernung zur Stadt konzentriert.
Gut.
Wie immer sind wir uns darüber einig.
Gehen wir weiter zum nächsten.
Nehmen wir sie eins in die Mitte. Hier haben wir drei Parameter, die in dieses Neuron einfließen, also
haben wir den Bereich der Schlafzimmer und das Alter der Immobilie.
Was könnte der Grund hier sein?
Lassen Sie uns noch einmal versuchen, die Intuition und das Denken dieses Neurons zu verstehen, wie dieses Neuron
denkt.
Warum wählt es diese beiden Eltern aus?
Was könnte es sein, was in den Daten gefunden werden könnte.
Richtig, also haben wir diesen geschulten Datensatz bereits etabliert. Das Training hat vor langer
Zeit stattgefunden, vielleicht wie vor einem Tag oder jemand ist aufgeschrieben, da wir uns gerade bewerben und
wir wissen, dass dieses Neuron durch all die Tausenden geht Von Beispielen für Eigenschaften hat sich herausgestellt, dass die Fläche plus
die Schlafzimmer sowie die Alterskombination dieser Parameter wichtig sind.
Warum könnte das so sein?
Nun, vielleicht in dieser Stadt in den Vororten, in denen dieses neuronale Netzwerk ausgebildet wurde, gibt
es vielleicht viele Familien mit Kindern, die zwei oder mehr Kinder haben, die nach großen Objekten mit vielen Schlafzimmern
suchen, die aber neue Rechte haben sind nicht alt, weil vielleicht das in diesem Bereich
fast angemessen ist oder wie große Immobilien normalerweise alt sind.
Aber es gibt viele moderne Familien und vielleicht gab es einen sozialdemografischen Wandel,
oder vielleicht gab es eine Menge Wachstum in Bezug auf Beschäftigung und Arbeitsplätze für
die jüngere Selbstbevölkerung Jetzt suchen jüngere Paare oder jüngere Familien nach Immobilien, bevorzugen jedoch neue
Immobilien, so dass das Alter der Immobilie niedriger sein soll und daher
die Ausbildung, die dieses neuronale Netzwerk durchlaufen hat.
Es weiß, dass, wenn es ein Grundstück mit einer großen Fläche und mit vielen Schlafzimmern mit diesen drei mindestens
drei Schlafzimmern für die Eltern für das erste Kind des zweiten Kindes für
mindestens drei Schlafzimmer gibt, möglicherweise ein Gästezimmer, wenn Sie ein Grundstück mit einer großen Fläche und vielen Grundstücken haben Von den Schlafzimmern wird geschätzt, dass in diesem Markt
das wertvoll ist, so dass Meuron das aufgenommen hat.
Das weiß es.
OK, das ist es, wonach ich suchen werde.
Ich interessiere mich nicht für die Entfernung zur Stadt und zu den Meilen, wo immer es ist, solange es in der Gegend viele
Schlafzimmer gibt.
Sobald diese Kriterien erfüllt sind, startet das Neuron und die Kombination dieser
beiden Parameter. Auch hier kommt die Stärke des neuronalen Netzwerks zum
Tragen, da es diese beiden Parameter zu einem brandneuen Parameter zu brandneuen Attributen kombiniert.
Das hilft bei der Bewertung, die bei der Bewertung der Immobilie hilft.
Es fasst sie zu einem neuen Attribut zusammen und ist daher präziser.
Also los, so funktioniert das.
Und schauen wir uns ein anderes an. Lassen Sie uns einen Blick auf das unterste werfen. Dieses Neuron
könnte zum Beispiel nur ein Paar aufgenommen haben und nur acht und nicht eines der
anderen.
Und wie könnte das der Fall sein?
Nun, dies ist ein klassisches Beispiel, wenn Alter bedeuten könnte, wie wir alle wissen, dass ältere Eigenschaften normalerweise weniger wert sind,
da sie abgenutzt sind.
Wahrscheinlich ist das Gebäude alt, wahrscheinlich wissen Sie, dass die Dinge auseinander fallen.
Mehr Wartung ist erforderlich, damit der Preis in Bezug auf den Immobilienpreis sinkt.
Ein brandneues Gebäude wäre jedoch teurer, weil es brandneu ist.
Wenn eine Immobilie älter als ein bestimmtes Alter ist, könnte dies darauf hindeuten, dass es sich um eine historische Immobilie handelt.
Wenn zum Beispiel eine Immobilie unter 100 Jahre alt ist, ist sie umso weniger wertvoll, je älter sie ist.
Sobald es jedoch über 100 Jahre alt wird, wird es zu einem historischen Anwesen, denn es ist ein
Anwesen, in dem sich die Menschen noch vor Hunderten von Jahren befinden.
Es erzählt eine Geschichte, hinter der sich diese ganze Geschichte verbirgt, und manche Leute mögen das, manche Leute schätzen das.
In der Tat würden sich viele Leute darüber freuen und wären stolz darauf, in einer Immobilie zu leben,
und vor allem in den höheren sozioökonomischen Klassen würden sie sich mit ihren
Freunden oder so zeigen, und daher könnten sie über 100 Jahre alt sein als historisch betrachtet.
Und deshalb wird dieses Neuron, sobald es eine über 100 Jahre alte Immobilie sieht, hochgefahren und trägt zum
Gesamtpreis bei.
Andernfalls funktioniert es nicht, wenn es unter 100 Jahre alt ist. Dies ist ein gutes Beispiel dafür.
Die Gleichrichterfunktion wird angewendet.
Hier haben Sie also bis zu einem bestimmten Punkt wie eine Null und dann sagen wir 100 Jahre alt. Je älter
sie wird, desto älter wird sie, je höher der Wert, desto höher der
Beitrag dieses Neurons zum Gesamtpreis.
Und es gibt nur ein wunderbares Beispiel für ein sehr einfaches Beispiel für diese Gleichrichterfunktion.
Also los geht's.
Das könnte dieses Jahr sein.
Außerdem hätte das neuronale Netzwerk Dinge aufgreifen können, die wir uns nicht für richtig gehalten
hätten.
Zum Beispiel Schlafzimmer und Entfernung die Stadt, die in der Kombination vielleicht irgendwie zum
Preis beiträgt, ist möglicherweise nicht so stark wie die anderen
Neuronen und trägt dazu bei, aber es trägt immer noch dazu
bei, oder es wirkt sich möglicherweise negativ auf den Preis aus Vielleicht fügen Sie Ihre eigenen Optionen hinzu, um
alle vier dieser Parameter zusammenzufassen. Wenn Sie sehen, dass diese Neuronen, können Sie durch die gesamte Hidden-Layer-Situation die Flexibilität
Ihres neuronalen Netzwerks erhöhen und das neuronale Netzwerk wirklich sehen lassen für ganz bestimmte Dinge und dann
kommt die Kraft in Kombination.
Es ist wie in diesem Beispiel, dass die Antwort, die ich für eine Anzeige hätte, keinen Ameisenhaufen bauen kann.
Aber wenn Sie wie tausend oder 100000 Anzeigen haben, können sie gemeinsam einen Ameisenhaufen bauen, und das ist die
Situation hier.
Jedes dieser Neuronen allein kann den Preis nicht vorhersagen.
Aber zusammen haben sie Superkräfte und prognostizieren den Preis. Wenn sie richtig trainiert werden, können
sie recht genaue Arbeit leisten.
In diesem Kurs geht es darum zu verstehen, wie man sie einsetzen kann.
Wir gehen also Schritt für Schritt vor und zeigen, wie neuronale Netzwerke tatsächlich funktionieren.
Ich hoffe, Ihnen hat das heutige Tutorial gefallen und ich kann es kaum erwarten, Sie das nächste Mal zu sehen.
Bis dahin viel Spaß beim Lernen.