Sosire tutorial interesant înainte.
Bine ați revenit la cursul de învățare profundă.
Astăzi vorbim despre funcționarea rețelelor neuronale.
Acum am condus o mulțime de lucruri la sol pe care le-am vorbit despre modul în care rețelele neuronale sunt structurate
din ce elemente sunt ele și chiar funcționalitatea lor.
Și astăzi vom privi și vom demonstra un exemplu real în care poate fi aplicată rețeaua neuronală neobișnuită
și de fapt vom lucra pas cu pas prin procesul de aplicare a acesteia, astfel încât să știm ce se
întâmplă.
Deci, haideți să aruncăm o privire la ce exemplu vom vorbi.
Vom analiza o evaluare a proprietății, astfel că vom examina o rețea neuronală care ia în considerare anumiți parametri
ai valorii proprietății și valorii noastre.
Și chestia asta aici.
Există o mică avertizare pentru tutorialul de astăzi și nu ne vom preda de fapt la rețea.
Deci, o parte foarte importantă în rețelele neuronale le pregătește și o să ne uităm la
acestea în următoarele tutoriale din această secțiune.
Pentru moment, ne vom concentra pe aplicațiile actuale pe care le vom lucra cu o
rețea neuronală pe care o vom preface că este deja pregătită și asta ne va permite să ne concentrăm asupra aspectului aplicării
lucrurilor și să nu ne împotmolim aspectul de formare și apoi vom acoperi pregătirea atunci când
deja cunoaștem scopul final la care lucrăm.
Suna bine.
Bine, să mergem direct în ea.
Deci, să spunem că avem niște parametri de intrare.
Așa că, să spunem că avem parametri deplini despre proprietatea pe care o avem în metri
patrati avem numărul de dormitoare care distanțează orașul și Miles din New York și vârsta
proprietății și toate cele patru vor cuprinde intrările noastre strat.
Acum, desigur, probabil că sunt probabil mai mulți parametri care definesc prețul unei proprietăți, dar din simplitate
vom vedea acest lucru deocamdată.
Forma foarte elementară este o rețea neurală care are doar o intrare care învață un strat de ieșire, astfel încât nu există straturi ascunse și stratul de
ieșire este prețul pe care îl prezicem.
Deci, în această formă, ce ar face aceste variabile de intrare, ele vor fi doar ponderate de sinopse și
apoi va fi calculată producția acolo.
În principiu, prețul ar fi calculat și ar obține un preț.
De exemplu, prețul poate fi calculat la fel de simplu ca și suma ponderată a tuturor intrărilor.
Și din nou aici puteți folosi aproape orice funcție pe care o puteți folosi.
Ceea ce folosim acum, am putea folosi oricare dintre funcțiile de activare pe care le-am avut înainte ca să poți folosi regresia
logistică.
Ați putea folosi o funcție pătrată pe care o puteți face destul de mult aici, dar punctul este că veți obține o
anumită ieșire.
Și, în plus, majoritatea algoritmilor de învățare a mașinilor care există pot fi reprezentați în această formă și aceasta este în principiu
o reprezentare schematică a modului în care vă ocupați de variabile sau prin schimbarea modului
în care este formalizat puteți realiza destul de mulți algoritmi de învățare a mașinilor am vorbit
mai devreme și le-am pus în această formă și asta tinde să arătă cât de puternici sunt Noul rețelele
neuronale.
Chiar și fără straturile ascunse, suntem gata în cazul în care avem o reprezentare care funcționează pentru majoritatea altor algoritmi
de învățare a mașinilor.
Dar în rețelele neuronale ceea ce avem este un avantaj care ne oferă o mulțime de flexibilitate și
putere, de unde provine acea creștere a preciziei.
Și acea putere este straturile ascunse și acolo mergem, asta e lovitura noastră, Alair, am adăugat-o și
acum vom înțelege cum acest șanț ascuns ne dă acea putere suplimentară.
Și, de fapt, pentru a face acest lucru vom trece printr-un exemplu, așa cum am fost de acord
că această rețea neuronală a fost într-adevăr pregătită și acum ne vom conecta doar
ne vom imagina că sunt plugging într-o proprietate și vom merge pas cu pas prin modul în care rețeaua neuronală se va ocupa de variabilele de intrare
și va calcula zona Hindol și apoi va calcula producția.
Asa ca sa trecem prin asta va fi incitant.
In regula.
Avem toate cele patru variabile în stânga și vom începe mai întâi cu topul Nurin pe Hindle
acolo.
Acum, așa cum am văzut anterior în literalurile de presă, toți neuronii din stratul de intrare au Cynapsus conectându-l
la fiecare dintre ei la un neuron de vârf în bara ascunsă.
Și aceste sisteme au greutăți.
Acum, să acceptăm că unele greutăți vor avea o valoare diferită de zero, unele metode vor
avea valoare zero, deoarece practic nu toate intrările vor fi valide sau nu toate intrările vor fi importante pentru fiecare neuron, uneori intrările nu
vor fi importante.
Aici putem vedea două exemple care arată că X-1 următoarele trei zone și distanța față de oraș și Miles sunt importante
pentru acel neuron, în timp ce dormitorii și vârsta nu sunt ca și cum să ne gândim la asta pentru
o secundă de ce ar fi așa.
De exemplu, de ce ar fi un neuron legat de zonă și de distanța ce înseamnă ce ar putea însemna asta.
Ei bine, aceasta ar putea însemna că, în mod normal, cu cât veți ajunge mai departe din oraș, imobilul
mai ieftin devine și, prin urmare, spațiul în metri pătrați de proprietăți devine mai mare.
Prin urmare, pentru același preț, puteți obține o proprietate mai mare, cu atât mai departe vă puteți deplasa din oraș, ceea ce este
normal.
Ceea ce are sens și probabil ceea ce face acest neuron este că se uită în mod
specific ca și cum un lunetist caută proprietăți de zonă care nu sunt atât de departe de oraș, dar au o suprafață
mare.
Deci, pentru distanța lor față de oraș au o suprafață pătrată neregulată.
Așa că ceva ca înălțimea anormală este mai mare decât media,
deci ei sunt destul de aproape de oraș, dar ei sunt încă mari, spre deosebire de ceilalți, la aceeași distanță și
astfel neuronul din nou speculăm aici, dar acel neuron ar putea fi culegerea laserului culegerea acelor
proprietăți specifice și activarea și, prin urmare, funcția de activare pe care o va activa se va declanșa
numai atunci când sunt îndeplinite anumite criterii pe care le cunoașteți distanța și aria distanței
adecvate față de aerul sirian din zonă din proprietate și efectuează calculele în interiorul său și combină cele două și de îndată
ce anumite zone în care se înființează și care contribuie la prețul de ieșire.
Și, prin urmare, acest neuron nu are mare grijă de dormitoare și vârsta proprietății, deoarece se concentrează asupra
acelui lucru specific.
Aici vine de la puterea rețelei neuronale deoarece aveți mulți dintre acești ani și veți
vedea acum cum funcționează celelalte.
Dar ceea ce vreau să fiu de acord este că nici nu trebuie să tragem aceste linii pentru sinopse care nu sunt în loc pentru a
nu ne aglomera imaginea ca singurul motiv pentru care nu le vom atrage așa că să
scăpăm doar de asemenea.
Și astfel vom ști exact OK, astfel încât acest neuron se concentrează asupra ariei și a distanței față de oraș.
In regula.
Așa cum întotdeauna suntem de acord cu asta.
Să trecem la următoarea.
Să le luăm una în mijloc, avem trei parametri care se hrănesc în acest
neuron, așa că avem zona, dormitoarele și vârsta proprietății.
Deci, ce ar putea fi motivul aici.
Sa incercam din nou sa intelegem intuitia si gandirea acestui neuron cum se gandeste acest neuron.
De ce îi ia pe acești doi părinți.
Ce ar putea fi ceea ce ar putea avea o lovitură cum ar fi găsită în date.
Așa că am stabilit deja acest set de date instruit de formare a avut loc cu
mult timp în urmă poate ca o zi în urmă sau cineva este scris ca este acum
suntem doar aplicând și știm că acest neuron prin toate mii din exemple de proprietăți a constatat că zona plus spațiile
și combinația de vârstă a acestor parametri este importantă.
De ce ar putea fi așa?
Ei bine, poate că, în acel oraș specific din acele suburbii, această rețea neuronală a fost pregătită, poate
că există o mulțime de familii cu copii care au doi sau mai mulți copii care caută proprietăți mari cu numeroase dormitoare,
dar care sunt drepturi noi nu sunt bune vechi, pentru că poate că în acea zonă sunt
aproape potrivite sau fel de proprietăți mari sunt de obicei vechi.
Dar există o mulțime de familii moderne și poate că a existat o schimbare socială demografică sau poate că
a fost oarecum ca o creștere în ceea ce privește ocuparea forței de muncă și locuri de muncă pentru populația de
sine mai tânără poate că doar tu știi cum ar fi populația demografică sa schimbat și acum cuplurile mai tinere sau familiile
mai tinere caută proprietăți, dar preferă proprietăți noi, astfel încât doresc ca vârsta proprietății să fie mai mică
și, prin urmare, de la formarea pe care această rețea neuronală a suferit-o.
Știe că atunci când există o proprietate cu o suprafață mare și cu o mulțime de dormitoare cu aceste
trei cel puțin trei dormitoare pentru părinți pentru primul copil al doilea pentru cel
puțin trei dormitoare poate o cameră de oaspeți atunci când aveți proprietate cu o suprafață mare și o mulțime a dormitoarelor pe care se apreciază faptul că pe acea piață
este valoroasă, astfel încât Meuron a reușit să o facă.
Știe asta.
OK, așa voi căuta.
Nu-mi pasă de distanța față de oraș și de Miles ori de câte ori este atâta timp cât are o mulțime de spații
înalte.
Imediat ce aceste criterii sunt îndeplinite, neuronii se declanșează și combinația acestor
doi parametri, iar acesta este din nou locul în care provine
puterea rețelei neuronale deoarece combină acești doi parametri într-un nou parametru în atribute noi.
Asta ajută la evaluarea care ajută la evaluarea proprietății.
Le îmbină într-un nou atribut și, prin urmare, este mai precis.
Așa că mergem așa funcționează.
Și să aruncăm o privire la altul, să ne uităm la cel mai de jos, de exemplu, acest neuron ar putea fi chiar
să fi luat doar o pereche și că ar fi putut doar să ia opt și nu unul din
celelalte.
Și cum ar putea fi așa?
Ei bine, acesta este un exemplu clasic de vârstă care ar putea însemna că, după cum știm cu toții că proprietățile mai vechi sunt, de obicei,
mai puțin valoroase, deoarece sunt uzate.
Probabil clădirea este veche, probabil că știți că lucrurile se destramă.
Este necesară o mai mare întreținere, astfel că prețul scade din punct de vedere al prețului proprietății imobiliare.
În timp ce o clădire nouă, ar fi mai scumpă, pentru că este nouă.
Poate că, dacă o proprietate depășește o anumită vârstă, ar putea indica faptul că aceasta este o proprietate istorică.
De exemplu, dacă o proprietate are mai puțin de 100 de ani, atunci cea mai veche este cea mai puțin valoroasă.
Dar de îndată ce a sărit peste 100 de ani, dintr-o dată devine o proprietate istorică, deoarece aceasta este o
proprietate în care oamenii încă mai au sute de ani în urmă.
Ea spune o poveste că are tot istoria în spatele ei și unii oameni ca asta unii oameni apreciază asta.
De fapt, destul de mulți oameni ar dori acest lucru și ar fi mândri să trăiască într-o proprietate și
în special în clasele socio-economice mai mari pe care le-ar arăta la prieteni sau lucruri
de genul acesta și, prin urmare proprietăți care au peste 100 de ani ar putea fi considerate istorice.
Și, prin urmare, acest neuron, de îndată ce va vedea o proprietate de peste 100 de ani, va declanșa și va contribui
la prețul global.
Și altfel, dacă este sub 100 de ani, atunci nu va funcționa și acesta este un bun exemplu în acest sens.
Funcția de redresor aplicată.
Deci, aici aveți un fel de zero, până la un anumit punct și apoi să spunem 100 de ani și apoi după 100 de ani,
cu cât este mai mare cu cât este mai mare valoarea, cu atât este mai mare
contribuția acestui neuron la prețul global.
Și este doar un exemplu minunat de exemplu foarte simplu al acestei funcții de redresor în acțiune.
Așa că mergem.
Asta ar putea fi în acest an.
Și, în plus, rețeaua neurală ar fi putut lua lucruri pe care nu le-am fi crezut
corect.
De exemplu, dormitoare și distanțe, orașul poate că în combinație cumva contribuie la prețul poate nu
la fel de puternic ca ceilalți neuroni și contribuie, dar tot
mai contribuie sau poate scade din prețul care ar putea fi cazul
sau alte lucruri de genul acesta și poate adăugați propriul dvs. luat toate pentru o combinație a tuturor acestor patru parametri
și după cum puteți vedea că acești neuroni această întreagă situație ascunsă a stratului vă permite să creșteți flexibilitatea rețelei dvs.
neuronale și vă permite să permiteți cu adevărat rețelei neuronale să arate pentru lucruri foarte specifice și apoi în
combinație de unde provine puterea.
Este ca și cum exemplul ăsta, răspunsul aș vrea ca un anunț în sine să nu poată construi un mușuroi.
Dar când aveți ca o mie sau 100000 de anunțuri, acestea pot construi un mister împreună și asta este
situația aici.
Fiecare dintre acești neuroni nu poate prezice prețul.
Dar impreuna au super-puteri si prezic pretul si pot face o treaba destul de exacta
daca sunt pregatiti corespunzator.
Și asta este totul despre Curs despre înțelegerea modului de utilizare a acestora.
Acolo mergem așa că este un exemplu pas cu pas și trecerea la modul în care funcționează efectiv rețelele neuronale.
Sper că ți-a plăcut tutorialul de astăzi și nu pot să aștept să te văd data viitoare.
Până atunci, bucurați-vă de învățare.