Zapoznaj się z ekscytującym samouczkiem.
Witamy ponownie w kursie głębokiego uczenia się.
Dzisiaj mówimy o tym, jak działają sieci neuronowe.
Teraz przeprowadziliśmy wiele prac naziemnych, o których mówiliśmy, jak sieci neuronowe są zbudowane, z jakich elementów
składają się, a nawet z ich funkcjonalności.
A dzisiaj zobaczymy i prawdziwy przykład tego, jak można zastosować nietypową sieć neuronową,
a my będziemy pracować krok po kroku przez proces jej aplikacji, abyśmy wiedzieli, co się
dzieje.
Zobaczmy więc, o którym przykładzie będziemy mówić.
Będziemy przyglądać się ocenie własności, więc przyjrzymy się sieci neuronowej, która przyjmuje pewne parametry
naszej własności i wartości.
I to tutaj.
W dzisiejszym samouczku jest małe zastrzeżenie i nie zamierzamy szkolić sieci.
Dlatego bardzo ważnym elementem w sieciach neuronowych jest ich szkolenie, a my zajmiemy się tym
w następnych tutorialach w tej sekcji.
Na razie skupimy się na rzeczywistych aplikacjach, będziemy pracować z siecią
neuronową, którą będziemy udawać, jest już przeszkolona i która pozwoli nam skupić się na stronie aplikacji i
nie ugrzęznąć w aspekt szkoleniowy, a następnie zakryjemy szkolenie, gdy już znamy
docelowy cel, nad którym pracujemy.
Brzmi dobrze.
W porządku, wskoczmy prosto w to.
Powiedzmy, że mamy pewne parametry wejściowe.
Tak więc załóżmy, że mamy pełne parametry dotyczące posiadanej przez nas powierzchni w stopach kwadratowych, mamy
liczbę sypialni oddalonych od miasta i Milesa w Nowym Jorku oraz wiek nieruchomości, a
wszystkie te cztery będą zawierać nasze dane wejściowe warstwa.
Oczywiście są prawdopodobnie bardziej parametrami, które definiują cenę nieruchomości, ale dla uproszczenia przyjrzymy się
temu właśnie teraz.
Jest to bardzo prosta forma, w której sieć neuronowa ma tylko dane wejściowe, uczące się warstwy wyjściowej, więc żadna ukryta warstwa i nasza warstwa
wyjściowa nie jest ceną, którą przewidujemy.
Tak więc w tej formie, co zrobiłyby te zmienne wejściowe, byłyby one po prostu ważone przez zwiastuny,
a następnie obliczane byłyby dane wyjściowe.
Zasadniczo cena zostanie obliczona i otrzyma cenę.
I na przykład cenę można obliczyć tak prosto, jak sumę ważoną wszystkich danych wejściowych.
I znowu tutaj możesz użyć praktycznie dowolnej funkcji, z której możesz skorzystać.
Korzystamy teraz z jednej z funkcji aktywacyjnych, które poprzednio mogliśmy wykorzystać do regresji
logistycznej.
Możesz użyć funkcji kwadratowej, którą możesz zrobić prawie wszystko, ale chodzi o to, że otrzymujesz określony
wynik.
Co więcej, większość istniejących algorytmów uczenia maszynowego może być reprezentowana w tej formie i jest to schematycznie przedstawienie
tego, jak radzisz sobie ze zmiennymi lub zmieniając sposób, w jaki
jest sformalizowany, możesz osiągnąć całkiem sporo algorytmów uczenia maszynowego, mówiliśmy o tym wcześniej
i umieściliśmy je w tej formie, a to po prostu pokazuje jak potężne są sieci neuronowe Noul.
Nawet bez ukrytych warstw jesteśmy gotowi tam, gdzie mamy reprezentację, która działa dla większości innych
algorytmów uczenia maszynowego.
Ale w sieciach neuronowych to, co mamy, jest zaletą, która daje nam dużą elastyczność i
moc, z której wynika wzrost dokładności.
I ta moc to ukryte warstwy, a my tam, to nasz hit Alaira, do którego dodaliśmy
i teraz zrozumiemy, że to ukryte legowisko daje nam tę dodatkową moc.
W rzeczywistości, aby to zrobić, przejdziemy przez przykład, tak jak zgodziliśmy się, że sieć
neuronowa została naprawdę przeszkolona, a teraz po prostu podłączymy się
do niej, wyobrażamy sobie, że podłączali się do nieruchomości i przejdziemy krok po kroku, jak sieć neuronowa zajmie się zmiennymi wejściowymi
i obliczy obszar Hindola, a następnie obliczy wynik.
Przejdźmy przez to, to będzie ekscytujące.
W porządku.
Po lewej stronie mamy wszystkie cztery zmienne, a my zaczniemy od pierwszego Nurina na
Hindowie.
Teraz, jak wcześniej widzieliśmy w literaturze prasowej wszystkie neurony z warstwy wejściowej, mają Cynapsus łączący go
z każdym z nich z górnym neuronem w ukrytej kryjówce.
A te systemy mają ciężary.
Teraz zgódźmy się, że niektóre wagi będą miały niezerową wartość, niektóre sposoby będą miały zerową
wartość, ponieważ zasadniczo nie wszystkie dane wejściowe będą ważne lub nie wszystkie dane wejściowe będą ważne dla każdego neuronu, czasami dane wejściowe nie
będą ważne.
Tutaj widzimy dwa przykłady, że X-1 kolejne trzy obszar i odległość do miasta i Mile są
ważne dla tego neuronu, podczas gdy sypialnie i wiek nie są podobne, pomyślmy o tym przez
chwilę, dlaczego tak by było.
Na przykład, dlaczego neuron byłby powiązany z obszarem i odległością, co robi to, co mogłoby to oznaczać.
Cóż, może to oznaczać, że zazwyczaj im dalej od miasta, tym taniej staje się nieruchomość,
a tym samym przestrzeń w kwadratowych stopach nieruchomości staje się większa.
Za tę samą cenę można uzyskać większą nieruchomość, im dalej od miasta jest normalne prawo.
To ma sens i prawdopodobnie to, co robi ten neuron, wygląda tak, jakby
wyglądało to jak snajper, który szuka właściwości obszaru, które nie są tak daleko od miasta, ale mają duży
obszar.
Więc z powodu odległości od miasta mają niesprawiedliwy kwadratowy obszar stopy.
Prawo, więc coś, co ma nietypową wysokość, jest wyższe
od średniej, więc są dość blisko miasta, ale wciąż są duże, w przeciwieństwie do innych w tej samej
odległości, więc neuron ponownie spekulujemy tutaj, ale neuron może być podniesienie lasera, który wybierze
te specyficzne właściwości i zostanie aktywowany, a więc aktywuje się funkcja aktywacji, zostanie uruchomiona tylko wtedy,
gdy spełnione zostaną określone kryteria, które znasz odległość i obszar właściwej odległości
od syryjskiego powietrza w okolicy nieruchomości i wykonuje obliczenia wewnątrz siebie i łączy te dwa i tak szybko, jak
pewne obszary, w których wystrzeliwuje i przyczynia się do ceny na wyjściu.
I dlatego ten neuron tak naprawdę nie dba o sypialnie i wiek nieruchomości, ponieważ koncentruje się na
tej konkretnej rzeczy.
Stąd bierze się siła sieci neuronowej, ponieważ masz wiele z tych lat i zobaczycie
teraz, jak działają inne.
Ale to, co chcę tutaj zgodzić, to to, że nie narysujmy jeszcze tych linii dla synoptów, które nie są na miejscu, aby nie zagracać
naszego obrazu jako jedynego powodu, dla którego nie zamierzamy ich narysować, więc po prostu pozbyć
się również tych.
W ten sposób będziemy dokładnie wiedzieć, że ten neuron koncentruje się na obszarze i odległości od miasta.
W porządku.
Jak zwykle się z tym zgadzamy.
Przejdźmy do następnego.
Weźmy jeden w środku, bo mamy trzy parametry zasilające ten neuron, więc
mamy obszar w sypialniach i wieku nieruchomości.
Więc jaki może być tego powód?
Ponownie spróbujmy zrozumieć intuicję i myślenie tego neuronu, jak ten neuron myśli.
Dlaczego wybiera tych dwoje rodziców.
Jakie może być to, co mogłoby trafić tak, jak w danych?
Tak więc już ustaliliśmy ten wyszkolony zestaw danych trening odbył się dawno
temu, może tak jak dzień temu lub ktoś jest napisany, ponieważ właśnie teraz
stosujemy i wiemy, że ten neuron przez wszystkie tysiące przykłady właściwości wykazały, że obszar plus sypialnie
i kombinacja wiekowa tych parametrów jest ważna.
Dlaczego tak może być.
Może na przykład w tym konkretnym mieście na przedmieściach, gdzie ta sieć neuronowa została przeszkolona, być
może jest wiele rodzin z dziećmi, które mają dwoje lub więcej dzieci, które szukają dużych nieruchomości z dużą ilością sypialni,
ale które są nowymi prawami, które nie są stare właściwe, ponieważ może to w tym
obszarze prawie odpowiednie lub rodzaj dużych nieruchomości są zwykle stare.
Ale jest wiele współczesnych rodzin i być może nastąpiła społeczna zmiana demograficzna i lub
może było trochę jak wzrost pod względem zatrudnienia i miejsc pracy dla młodszej jaźni ludności może
po prostu wiesz, że demografia populacji zmieniła się i teraz młodsze pary lub młodsze rodziny szukają
nieruchomości, ale wolą nowe właściwości, więc chcą, aby wiek nieruchomości był niższy, a
tym samym od szkolenia, które ta sieć neuronowa przeszła.
Wie, że gdy jest nieruchomość o dużej powierzchni i dużej sypialni z tymi trzema co
najmniej trzema sypialniami dla rodziców dla pierwszego z drugiego dziecka
dla co najmniej trzech sypialni może to pokój gościnny, gdy masz nieruchomość z dużą powierzchnią i mnóstwem sypialni cenionych na tym rynku, które
są cenne, tak że Meuron to wybrał.
Ona to wie.
OK, więc tego właśnie będę szukał.
Nie dbam o odległość do miasta i Milesa, gdziekolwiek jest, o ile ma dużą powierzchnię
pokoi.
Gdy tylko spełnione zostaną te kryteria, neuron zostaje uruchomiony i połączenie tych dwóch
parametrów, a to znowu jest to, skąd bierze się siła sieci
neuronowej, ponieważ łączy te dwa parametry w zupełnie nowy parametr w zupełnie nowe atrybuty.
Pomaga to w ocenie, która pomaga w wycenie nieruchomości.
Łączy je w nowy atrybut i dlatego jest bardziej precyzyjny.
Więc tak to działa.
I spójrzmy na inny, spójrzmy na bardzo dolny, na przykład ten neuron mógłby być w stanie odebrać
tylko jedną parę i że mógł on po prostu odebrać osiem, a nie w
innych.
Jak to możliwe.
Cóż, jest to klasyczny przykład tego, kiedy wiek może oznaczać, jak wszyscy wiemy, że starsze właściwości zazwyczaj są mniej
wartościowe, ponieważ są zużyte.
Prawdopodobnie budynek jest stary, pewnie wiesz, że wszystko się rozpada.
Konieczna jest większa konserwacja, aby cena spadła pod względem ceny nieruchomości.
Podczas gdy nowy budynek byłby droższy, ponieważ jest zupełnie nowy.
Być może, jeśli nieruchomość jest w określonym wieku, może to wskazywać na to, że jest to nieruchomość historyczna.
Na przykład, jeśli nieruchomość ma mniej niż 100 lat, to im jest ona starsza, tym jest mniej wartościowa.
Ale gdy tylko skacze ponad 100 lat, nagle staje się historyczną własnością, ponieważ jest
to własność, w której ludzie wciąż mają setki lat.
Opowiada historię, że kryje się za tym cała historia, a niektórzy ludzie tak ją cenią.
W rzeczywistości spodobałoby się wielu ludziom i byliby dumni z tego, że mogą mieszkać w nieruchomości, a
szczególnie w wyższych klasach społeczno-ekonomicznych, w których mogliby pochwalić się swoim znajomym lub
podobnymi rzeczami, a zatem nieruchomości, które mają ponad 100 lat, mogą być uważany za historyczny.
I dlatego ten neuron, gdy tylko zobaczy nieruchomość ponad 100 lat, odpali i przyczyni się do
ogólnej ceny.
W przeciwnym razie, jeśli ma mniej niż 100 lat, to nie zadziała i jest to dobry przykład.
Zastosowana funkcja prostownika.
A więc masz tu bardzo podobne do zera do pewnego momentu, a potem powiedzmy, że ma 100 lat, a
potem, po 100 latach, im jest starsza, tym wyższa wartość, tym większy wkład
tego neuronu do ogólnej ceny.
I jest tylko wspaniały przykład bardzo prostego przykładu tej funkcji prostownika w akcji.
Więc idziemy.
To może być w tym roku.
Co więcej, sieć neuronowa mogłaby wykryć rzeczy, które nie uznalibyśmy za
słuszne.
Na przykład sypialnie plus odległość miasto może to w połączeniu jakoś przyczynia się
do ceny może nie tak silne, jak inne neurony i
przyczynia się, ale nadal przyczynia się, a może to umniejsza ceną,
która może być również w przypadku, lub innych rzeczy takich jak i może dodawać własne zebrane wszystkie dla
kombinacji wszystkich czterech tych parametrów i jak widać, te neurony, cała ta sytuacja ukrytej warstwy pozwala na zwiększenie elastyczności
sieci neuronowej i pozwala naprawdę pozwolić sieci neuronowej wyglądać dla bardzo konkretnych rzeczy, a następnie w połączeniu,
skąd bierze się moc.
To jest taki przykład, że odpowiedź, jaką chciałbym zamieścić w reklamie, nie może zbudować mrowiska.
Ale kiedy masz tysiąc lub 100 000 reklam, mogą zbudować mrowisko razem i to jest właśnie
tutaj.
Każdy z tych neuronów sam w sobie nie jest w stanie przewidzieć ceny.
Ale razem mają super moce i przewidują cenę i mogą wykonać dość dokładną pracę, jeśli
odpowiednio przeszkoleni są prawidłowo skonfigurowani.
I o tym cały ten Kurs polega na zrozumieniu, jak je wykorzystać.
Idziemy tak, że jest to przykład "krok po kroku" i poradnik jak faktycznie działają sieci neuronowe.
Mam nadzieję, że podobał Ci się dzisiejszy samouczek i nie mogę się doczekać, aby zobaczyć cię następnym razem.
Do tego czasu cieszcie się nauką.