好了, 精彩教程即将开始.
欢迎回到深度学习课程｡
今天我们要讨论的是神经网络是如何工作的？
我们已经做了很多基础工作｡
我们已经讨论了神经网络的结构, 它们由什么元素组成, 甚至它们的功能｡
今天我们要看一个新的神经网络如何应用真实的实例子｡
实际上, 我们将一步一步地完成它的应用过程, 这样我们就知道发生了什么｡
让我们来看看｡
我们要讨论什么样的例子呢？
我们要看的是房产估价｡
我们来看看一个神经网络, 它接受一些关于属性的参数, 然后给它赋值｡
今天的教程有一个小小的警告, 那就是我们实际上并不打算训练网络｡
所以神经网络中非常重要的一部分就是训练它们｡
我们将在本节的下一节教程中讨论｡
现在, 我们将重点关注实际应用｡
所以我们要用一个神经网络来工作, 我们要假装它已经训练好了, 这样我们就可以把注意力集中在应用方面,
而不是陷入训练方面｡
然后, 当我们已经知道我们正在努力实现的最终目标时, 我们将结束培训｡
听起来不错吧？
好吧, 我会的
让我们直接进入它｡
假设我们有一些输入参数, 对吗？
假设我们有四个关于属性的参数｡
我们有平方英尺的面积｡
我们有卧室的数量, 到城市的距离和最近的城市的英里数和财产的年龄｡
所有这四个都将构成我们的输入层｡
当然, 它们可能更多地是定义房产价格的参数｡
但为了简单起见, 我们现在只看这四个最基本的形式｡
神经网络在输出层中只有一个输入层, 因此没有隐藏层｡
我们的输出层是我们预测的价格｡
在这种形式下, 这些输入变量会被突触加权, 然后输出层会被计算, 或者基本上价格会被计算,
我们会得到一个价格｡
例如, 价格可以简单地计算为所有输入的加权和｡
同样, 这里你可以使用我们现在使用的几乎任何函数,
我们可以使用之前的任何激活函数｡
你可以用逻辑回归, 你可以用平方函数｡
你在这里几乎可以做任何事｡
但关键是你得到了一定的输出｡
此外, 大多数现有的机器学习算法都可以用这种格式表示｡
这基本上是如何处理变量的图形表示｡
通过改变公式的形式, 你可以完成很多我们之前讨论过的机器学习算法,
并将它们转化为这种形式｡
这就表明了新的神经网络是多么的强大, 即使没有隐藏层,
我们已经有了一个适用于大多数其他机器学习算法的表示｡
但在神经网络中, 我们拥有的是一个额外的优势, 它给了我们很大的灵活性和能力,
这就是准确性提高的原因｡
而那力量就是隐藏的层层｡
好了
这是我们的隐藏层｡
我们已经添加了它, 现在我们将了解隐藏层如何为我们提供额外的功能｡
事实上, 为了做到这一点, 我们将通过一个例子｡
正如我们之前说好的, 这个神经网络已经训练好了, 现在我们要把它插进去｡
假设我们要插入一个属性,
我们要一步步地了解神经网络如何处理输入变量, 计算隐藏层, 然后计算输出层｡
所以我们来看看这个｡
一定会很刺激的｡
好吧, 我会的
左边有四个变量, 我们先从隐藏层的最上面的神经元开始｡
现在, 正如我们在前面的教程中看到的, 输入层的所有神经元,
都有突触连接, 每一个都连接到隐藏层的顶部神经元｡
这些突触有权重｡
现在, 让我们同意一些权重将具有非零值｡
一些权重将具有零值, 因为基本上不是所有的输入都将有效或无效｡
所有的输入对每一个神经元都很重要｡
有时输入并不重要｡
这里我们可以看到两个例子, 在x1处｡
接下来的三个因素, 面积､ 到城市的距离和英里数对神经元很重要, 而卧室和年龄对神经元不重要｡
让我们想一想｡
为什么？
怎么会这样呢？
为什么某个神经元会与面积和距离联系在一起？
这是什么意思？
嗯, 这可能意味着通常你离城市越远, 真实的就越便宜,
因此, 房地产的平方英尺空间就越大｡
好吧, 我知道了
所以同样的价格, 你可以得到一个更大的｡
你离城市越远, 这是正常的, 对吗？
有道理｡
很可能这个神经元所做的是它看起来特别像一个狙击手｡
它正在寻找的地区属性有哪些是不是远离城市, 但有一个大的面积｡
所以对于他们离城市的距离来说, 他们有一个不公平的平方英尺面积｡
好吧, 我知道了
所以, 有些异常的东西, 它高于平均水平｡
所以它们离城市很近, 但相对于同样距离的其他城市来说, 它们仍然很大｡
所以这个神经元, 我们在这里再次推测, 这个神经元可能会选择激光, 选择那些特定的特性,
然后它会激活, 从而激活激活功能
只有在满足特定条件时它才会启动｡
这是, 你知道, 距离和面积的探测, 距离城市和面积的财产｡
它在自己的内部进行计算, 并将两者结合起来｡
一旦某种恐怖主义活动爆发, 就会影响产出层的价格.
因此, 这个神经元并不真正关心卧室和房子的年龄, 因为它专注于特定的事情｡
这就是神经网络的力量来源, 因为你有很多这样的神经元, 我们刚才会看到其他神经元是如何工作的｡
我想说的是, 我们不要画这些线来表示那些没有到位的突触, 这样我们就不会把图像弄得乱七八糟｡
这是我们不画的唯一原因｡
所以我们把这些也扔掉吧｡
这样我们就能知道了｡
所以这个神经元关注的是区域和到城市的距离｡
好吧, 我会的
既然我们都同意了, 那就继续下一个吧｡
让我们来看看中间的那个｡
我们有三个参数输入这个神经元｡
所以我们有面积, 卧室和物业的年龄｡
那么, 这其中的原因是什么呢？
让我们再次, 让我们试着去理解神经元思维的直觉这个神经元是如何思维的？
为什么要选择这三个参数？
会是什么呢？
有什么能像在资料中发现的那样命中？
好吧, 我知道了
我们已经建立了一个训练好的数据集｡
训练发生在很久以前, 可能是一天前, 或者有人已经训练了这些数据｡
所以现在我们只是在应用, 我们知道这个神经元,
通过所有上千个属性的例子, 已经发现面积, 卧室, 年龄这些参数的组合是重要的｡
为什么会这样呢？
举个例子,
也许在这个神经网络已经被训练好的郊区的某个城市, 也许有很多有两个或两个以上孩子的家庭, 他们正在寻找有很多卧室的大房子, 但这些房子是新的｡
没错, 这些都不是老房子,
因为在那个地区,
大部分的房子都是老房子, 但是有很多现代家庭,
也许社会人口结构发生了变化, 或者年轻人的就业和工作机会有了很大的增长, 也许就像人口结构发生了变化｡
而现在年轻夫妇或年轻家庭正在寻找房产, 但他们更喜欢较新的房产, 所以他们希望房产的年龄更低｡
因此, 从这个神经网络所经历的训练中, 它知道,
当有一个大面积的房子, 有很多卧室, 至少有三个卧室给父母, 给第一个孩子｡
对于第二个孩子来说, 至少有三间卧室, 也许是一间客房,
当一个新的财产与一个高面积和大量的卧室是有价值的, 在该市场是有价值的｡
所以神经元已经捕捉到了｡
它知道这一点, 好吧, 这就是我要找的｡
我不在乎城市的距离和英里数, 只要它有很大的面积, 很多的卧室,
只要满足这个标准, 神经元就会兴奋起来｡
这三个参数的组合,
这就是神经网络的力量来源, 因为它把这三个参数组合成一个全新的参数,
一个全新的属性, 帮助评估, 帮助评估财产｡
它将它们组合成一个新的属性, 因此更加精确｡
所以他们会去, 这就是神经元的工作原理｡
让我们看另一个例子｡
让我们看看最下面的一个｡
例如, 这个神经元甚至可能只提取了一个参数｡
它可能只是变老了, 而不是其他任何一个｡
怎么会这样呢？
这是一个典型的例子, 年龄意味着我们都知道, 老房子通常因为破旧而贬值.
可能是建筑物太旧了, 可能是东西都快散架了, 需要更多的维护｡
所以价格会随着真实的价格的下降而下降, 而一栋全新的建筑会更贵, 因为它是全新的,
但是也许｡
如果一处房产超过了一定的年限, 这可能表明它是一处历史性房产｡
例如, 如果一个物业的历史在100年以下, 那么它的历史越长, 它的价值就越低｡
但一旦它的年龄超过100岁, 突然之间, 它成为一个历史遗产｡
因为这是几百年前人们居住的地方｡
它讲述了一个故事｡
它背后有着悠久的历史｡
有些人喜欢这样, 有些人重视这样｡
事实上, 很多人会喜欢这样, 并会为能住在这样的房子里而感到自豪,
尤其是在社会经济地位较高的阶层, 他们会向朋友炫耀之类的东西｡
因此, 超过100年历史的房产可以被视为历史性的｡
因此, 这个神经元, 一旦它看到一个超过100年历史的房产, 它就会被激活,
并对整体价格做出贡献｡
否则, 如果不到100年, 那么它甚至不会工作｡
这是应用整流器功能的一个很好的例子｡
所以这里有一个非常像零的值, 直到某个点, 然后是100岁, 然后是100岁.
它越老, 价值越高, 这个神经元对整体价格的贡献就越高｡
这只是一个很好的例子, 一个非常简单的例子, 这个整流器功能的作用｡
好了, 我们走吧｡
可能是这个神经元｡
而且, 神经网络甚至可以捕捉到我们自己都想不到的东西｡
好吧, 我知道了
例如, 卧室加上距离｡
城市, 也许这是在某种程度上有助于价格的组合｡
也许它不像其他神经元那么强大, 它也有贡献, 但它仍然有贡献, 或者它降低了价格.
这也可能是这样的情况或其他类似的事情｡
也许一个神经元把所有这四个参数组合起来｡
如你所见, 这些神经元,
这整个隐藏层的情况可以让你增加你的神经网络的灵活性, 让你真正地去寻找, 让神经网络去寻找非常具体的东西｡
然后结合起来, 这就是力量的来源｡
这就像蚂蚁的例子, 对吧？
就像一只蚂蚁自己不能建造一个蚁丘｡
但是当你有1000或100,000个加法时, 它们可以一起建造一个蚁丘｡
这就是这里的情况｡
这些神经元中的每一个本身都不能预测价格, 但它们合在一起就有了超能力, 可以预测价格｡
如果训练得当, 设置得当, 他们可以做得相当准确｡
这就是这门课要讲的, 如何利用它们｡
我们走吧｡
这是一个循序渐进的例子, 它演示了神经网络的工作原理｡
我希望你喜欢今天的教程, 我迫不及待地想看到你下一次｡
在此之前, 请尽情享受深度学习｡