Arriva eccitante tutorial in anticipo.
Bentornato al corso sull'apprendimento approfondito.
Oggi parliamo di come funzionano le reti neurali.
Ora abbiamo condotto un sacco di lavoro a terra di cui abbiamo parlato su come sono strutturate le reti neurali di
quali elementi sono costituiti e anche le loro funzionalità.
E oggi vedremo un vero esempio di come possa essere applicata una rete neurale insolita
e lavoreremo passo dopo passo attraverso il processo della sua applicazione in modo da sapere cosa
sta succedendo.
Diamo un'occhiata a quale esempio di cui parleremo.
Daremo un'occhiata alla valutazione di una proprietà, quindi esamineremo una rete neurale che contiene alcuni parametri della
nostra proprietà e valori di valore.
E la cosa qui.
C'è un piccolo avvertimento per il tutorial di oggi e cioè non stiamo effettivamente andando a formare la rete.
Quindi una parte molto importante nelle reti neurali è la loro formazione e lo
vedremo nei prossimi tutorial in questa sezione.
copriremo la formazione quando conosciamo già l'obiettivo finale a cui stiamo lavorando.
Per ora ci concentreremo su applicazioni reali, lavoreremo con una rete neurale che fingeremo già addestrata
e che ci consentirà di concentrarci sul lato delle applicazioni e
non impantanarci l'aspetto dell'allenamento e quindi
Suona bene.
Va bene, saltiamoci dentro.
Quindi diciamo che abbiamo alcuni parametri di input.
piedi quadrati, abbiamo il numero di camere da letto che distanziano la città e Miles, la città
di New York e l'età della proprietà e tutti e quattro comprenderanno i nostri input strato.
Bene, diciamo che abbiamo parametri completi sulla proprietà che abbiamo in
Ora, naturalmente, probabilmente sono molti più parametri che definiscono il prezzo di una proprietà, ma per semplicità
guarderemo solo questo per ora.
È una forma molto semplice che una rete neurale ha solo un input per imparare un livello di output, quindi nessun livello nascosto e il nostro livello
di output è il prezzo che stiamo prevedendo.
Quindi, in questa forma, ciò che farebbero queste variabili di input sarebbe che venissero appesantite dalle
sinossi e quindi l'output sarebbe calcolato.
Fondamentalmente il prezzo sarebbe calcolato e otterrebbe un prezzo.
Ad esempio, il prezzo potrebbe essere calcolato come la somma ponderata di tutti gli input.
E ancora qui puoi usare praticamente tutte le funzioni che potresti usare.
Quello che stiamo usando ora potremmo usare una qualsiasi delle funzioni di attivazione che avevamo in precedenza potevi usare la
regressione logistica.
Potresti usare una funzione quadrata per fare praticamente tutto, ma il punto è che ottieni un
certo risultato.
cui è formalizzato è possibile ottenere molti degli algoritmi di apprendimento automatico che di cui abbiamo parlato prima e metterli
in questa forma e questo tende a mostrare quanto siano potenti Noul le reti neurali.
Inoltre, la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico esistenti possono essere rappresentati in questa
forma e questa è fondamentalmente una rappresentazione schematica di come si gestiscono le variabili o cambiando il modo
in
Anche senza i livelli nascosti siamo pronti dove abbiamo una rappresentazione che funziona per la maggior parte degli altri
algoritmi di apprendimento automatico.
Ma nelle reti neurali ciò che abbiamo è un vantaggio che ci dà molta flessibilità
e potenza da cui proviene l'aumento dell'accuratezza.
successo Alair che abbiamo aggiunto e ora capiremo come quella tana nascosta ci dà quel potere in più.
E quel potere sono gli strati nascosti e lì andiamo che è il nostro
E in effetti per fare questo passeremo attraverso un esempio, così come abbiamo concordato
che questa rete neurale è stata veramente addestrata e ora stiamo
per collegarci, immaginiamo che stessero collegando una proprietà e faremo passo dopo passo come la rete neuronale si occuperà delle variabili
di input e calcolerà l'area Hindol e quindi calcolerà l'output.
Quindi passiamo attraverso questo sarà eccitante.
Tutto ok.
tutte e quattro le variabili a sinistra e inizieremo con il Nurin on the Hindle in alto.
Abbiamo
Ora, come abbiamo visto in precedenza nella stampa, tutti i neuroni dello strato di input hanno il Cynapsus
che lo collega a ciascuno di essi al neurone superiore nella tana nascosta.
E quei sistemi hanno pesi.
Ora concordiamo sul fatto che alcuni pesi avranno un valore diverso da zero, alcuni modi avranno valore
zero perché in pratica non tutti gli input saranno validi o non tutti gli input saranno importanti per ogni singolo neurone, a volte gli input
non saranno importanti.
le camere da letto e l'età non sono come pensiamoci per un secondo perché come sarebbe il caso.
Qui possiamo vedere due esempi che X-1 il prossimo tre l'area e la distanza dalla città e
Miles sono importanti per quel neurone mentre
Come perché un neurone dovrebbe essere collegato all'area e alla distanza che cosa significa ciò che potrebbe significare.
Beh, questo potrebbe significare che normalmente più lontano si ottiene dalla città, il bene immobiliare più
economico diventa e quindi lo spazio in piedi quadrati delle proprietà diventa più grande.
Quindi per lo stesso prezzo si può ottenere una proprietà più grande più lontano si va dalla città che è normale
giusto.
che sta cercando proprietà dell'area che non sono così lontane dalla città ma hanno una vasta area.
Ciò che ha senso e probabilmente ciò che questo neurone sta facendo è che sta guardando in modo specifico che è come
un cecchino
Quindi per la loro distanza dalla città hanno un'area del piede quadrata ingiusta.
Esatto, qualcosa come altezza anomala è più alto della media, quindi
sono abbastanza vicini alla città, ma sono ancora grandi rispetto agli altri alla stessa distanza e quindi il neurone
di nuovo speculeremo qui, ma quel neurone potrebbe essere raccogliendo laser individuando quelle proprietà specifiche
e si attiverà e quindi la funzione di attivazione che attiverà si accenderà solo quando saranno
soddisfatti determinati criteri che conosci la distanza e l'area della giusta distanza dall'aria
siriana dell'area della proprietà e si esegue su calcoli al suo interno e combina questi due e non appena
alcune aree in cui si attiva e che contribuisce al prezzo in uscita.
E quindi questo neurone non si preoccupa delle camere da letto e dell'età della proprietà perché si concentra
su quella cosa specifica.
Ecco da dove viene il potere della rete neurale perché hai molti di questi anni e vedrai
proprio ora come funzionano gli altri.
voglio essere d'accordo è che non disegniamo nemmeno queste linee per le sinossi che non sono al loro posto in modo che non ingombriamo la
nostra immagine come l'unica ragione per cui non le disegneremo, quindi sbarazziamoci anche di quelli.
Ma quello su cui
E in questo modo sapremo esattamente bene, quindi questo neurone si concentra sull'area e sulla distanza dalla città.
Tutto ok.
Quindi come sempre siamo d'accordo su questo.
Passiamo al prossimo.
Prendiamoli uno nel mezzo qui abbiamo tre parametri che si alimentano in questo neurone, quindi
abbiamo l'area delle camere da letto e l'età della proprietà.
Quindi quale potrebbe essere la ragione qui.
Proviamo ancora a capire l'intuizione e il pensiero di questo neurone come sta pensando questo
neurone.
Perché sta scegliendo questi due genitori.
Quale potrebbe essere ciò che potrebbe avere un successo come trovato nei dati.
Giusto quindi abbiamo già stabilito questo set di dati addestrato che la formazione è avvenuta
molto tempo fa, forse un giorno fa o qualcuno è stato redatto perché ora stiamo solo applicando
e sappiamo che questo neurone attraversa tutte le migliaia di esempi di proprietà ha scoperto che l'area più le camere da
letto più la combinazione di età di quei parametri è importante.
Perché potrebbe essere così.
Beh, per esempio, forse in quella specifica città in quei sobborghi che questa rete neurale è stata
addestrata forse ci sono molte famiglie con bambini che hanno due o più figli che cercano grandi proprietà con molte camere
da letto ma che sono nuovi diritti che non sono vecchi, perché forse in quell'area è quasi
appropriato o un po 'come le grandi proprietà sono di solito vecchie.
lavoro per l'auto-popolazione più giovane, forse solo tu sai come i dati demografici della popolazione sono
cambiati e ora le coppie più giovani o le famiglie più giovani cercano proprietà ma preferiscono nuove proprietà,
quindi vogliono che l'età della proprietà sia più bassa e quindi dall'allenamento che ha subìto questa rete neurale.
Ma ci sono molte famiglie moderne e forse c'è stato un cambiamento demografico sociale o forse
c'è stata una crescita simile in termini di occupazione e posti di
Sa che quando c'è una proprietà con una grande area e con un sacco di camere da letto con queste
tre almeno tre camere da letto per i genitori per il primo del secondo
figlio per almeno tre camere da letto forse una stanza per gli ospiti quando si possiede una zona alta e un sacco di camere da letto che è valutato che in
quel mercato che è prezioso in modo che Meuron ha raccolto.
Lo sa.
OK, questo è quello che cercherò.
Non mi interessa la distanza dalla città e da Miles dovunque sia, a patto che abbia un sacco di camere
da letto.
Non appena i criteri vengono soddisfatti, il neurone si accende e la combinazione di questi
due parametri e questo è ancora una volta da dove viene la potenza della
rete neurale perché unisce questi due parametri in un nuovo parametro in attributi nuovi di zecca.
Questo aiuta con la valutazione che aiuta con la valutazione della proprietà.
Li combina in un nuovo attributo e quindi è più preciso.
Quindi eccoci, ecco come funziona.
E guardiamo un altro guardiamo quello in basso, per esempio questo neurone potrebbe essere stato in grado di
raccogliere solo una coppia e che avrebbe potuto prendere solo otto e non in nessuna delle
altre.
E come potrebbe essere il caso.
Bene, questo è un classico esempio di quando l'età potrebbe significare come tutti sappiamo che le proprietà più vecchie di solito sono
meno preziose perché sono consumate.
Probabilmente l'edificio è vecchio probabilmente sai che le cose stanno andando a pezzi.
È necessaria più manutenzione, quindi il prezzo diminuisce in termini di prezzo del bene immobile.
Mentre un edificio nuovo di zecca sarebbe più costoso perché è nuovo di zecca.
Forse se una proprietà ha più di una certa età potrebbe indicare che si tratta di una proprietà storica.
Ad esempio, se una proprietà ha meno di 100 anni, allora più vecchia è meno preziosa.
Ma non appena salta oltre 100 anni, all'improvviso diventa una proprietà storica perché questa è una
proprietà in cui le persone hanno ancora centinaia di anni fa.
Racconta una storia che ha tutta questa storia alle spalle e ad alcune persone piace che alcune persone apprezzino questo.
e soprattutto nelle classi socioeconomiche più alte che avrebbero mostrato ai loro amici o cose del genere
e quindi le proprietà che hanno più di 100 anni potrebbero essere considerato storico.
In realtà un sacco di persone vorrebbero che e sarebbero orgogliosi di vivere in una proprietà
E quindi questo neurone non appena vede una proprietà di oltre 100 anni si accenderà e contribuirà
al prezzo complessivo.
E altrimenti se ha meno di 100 anni allora non funzionerà e questo è un buon esempio di ciò.
La funzione raddrizzatore applicata.
Quindi qui hai uno zero molto simile fino a un certo punto e poi diciamo 100 anni e poi dopo 100
anni più vecchio diventa il valore più alto e più alto il contributo di
questo neurone al prezzo complessivo.
E c'è solo un meraviglioso esempio di un esempio molto semplice di questa funzione di raddrizzatore in azione.
Quindi eccoci.
Potrebbe essere quest'anno.
E inoltre la rete neurale avrebbe potuto raccogliere cose che non avremmo pensato giusto a
noi stessi.
che questi neuroni questa intera situazione nascosta ti permette di aumentare la flessibilità della tua rete
neurale e ti permette davvero di vedere la rete neurale per cose
molto specifiche e poi in combinazione è da dove viene il potere.
Per esempio, le camere da letto più la distanza della città, magari combinate, in qualche modo contribuiscono al prezzo forse non
così forte come gli altri neuroni e contribuisce, ma contribuisce comunque o forse toglie il prezzo che potrebbe anche essere il caso
o altre cose del genere e magari aggiungi il tuo tutto preso per una combinazione di tutti e quattro di
questi parametri e come puoi vedere
È come quell'esempio la risposta che vorrei un annuncio da solo non può costruire un formicaio.
Ma quando hai come mille o 100000 annunci possono costruire un formicaio insieme e questa è la
situazione qui.
Ognuno di questi neuroni da solo non può prevedere il prezzo.
Ma insieme hanno superpoteri e predicono il prezzo e possono fare un lavoro
abbastanza accurato se addestrati correttamente.
Ed è questo che l'intero corso tratta di capire come utilizzarli.
Andiamo così, questo è un esempio passo passo e una panoramica di come funzionano effettivamente le reti neurali.
Spero ti sia piaciuto il tutorial di oggi e non vedo l'ora di vederti la prossima volta.
Fino ad allora piace imparare.