İleride heyecan verici bir ders hazırlayın.
Derin öğrenme dersine tekrar hoş geldiniz.
Bugün, sinir ağlarının nasıl çalıştığı hakkında konuşuyoruz.
Şimdi, sinir ağlarının hangi öğelerden oluştuğuna ve hatta işlevlerine nasıl yapılandırıldığından bahsettiğimiz
çok sayıda temel çalışmaya yol gösterdik.
Ve bugün, alışılmadık sinir ağının nasıl uygulanabileceğine bakıp gerçek bir
örnek göstereceğiz ve aslında uygulama sürecinde adım adım çalışacağız, böylece neler
olduğunu anlıyoruz.
Şimdi hangi örneğinden bahsedileceğimize bir göz atalım.
Bir mülk değerlendirmesine bakacağız, bu yüzden mülkiyet ve değer değerlerimizin bazı parametrelerini
alan bir sinir ağına bakacağız.
Ve burada olan şey.
Bugün eğitici için küçük bir uyarı var ve aslında biz aslında ağ eğitimini yapmayacağız.
Sinir ağlarında çok önemli bir bölüm onları eğitiyor ve bunu bu bölümdeki
bir sonraki ders kitaplarında inceleyeceğiz.
sonra zaten doğru hedefi biliyoruz çalıştığımız zaman kapalı çalışacağız doğru.
Şimdilik gerçek uygulamalara odaklanacağız, bir sinir ağıyla çalışacağız, zaten eğitilmiş olduğumuzızı ve bu da
şeylerin uygulama tarafına odaklanmamıza ve tıkanmamamıza izin verecekmiş gibi taklit
edeceğiz. eğitim yönü ve daha
Kulağa iyi geliyor.
Pekâlâ, doğrudan onun içine atlayalım.
Diyelim ki bazı giriş parametrelerimiz var diyelim.
alana koyduk, şehiri ve Miles New York şehrini ve mülkün yaşını belirleyen
yatak odasının sayısını ve bunların hepsinin girdilerimizi oluşturacağını söylüyoruz katmanı.
Doğru diyelim ki elimizdeki mülkiyetle ilgili parametreleri metrekare
Şüphesiz elbette bir malın fiyatını tanımlayan daha fazla parametredir ancak basitlik amacıyla
şimdi sadece bununla ilgileneceğiz.
Bir sinir ağının çok basit bir biçimi var, yalnızca bir girdi var bir çıktı katmanı öğreniyoruz, böylece hiçbir gizli katman
ve çıktı katmanımız, öngördüğümüz fiyattır.
Dolayısıyla bu formda, bu girdi değişkenlerinin yapacakları şey sadece özetler tarafından ağırlıklandırılacak
ve sonra çıktı hesaplanacaktı.
Temelde fiyat hesaplanacak ve bir fiyat elde edecektir.
Ve örneğin, fiyat, tüm girdilerin ağırlıklı toplamı kadar basit hesaplanabilir.
Ve yine burada kullanabileceğiniz herhangi bir fonksiyonu kullanabilirsiniz.
Şimdi kullandığımız şey, daha önce lojistik regresyonu kullanabildiğimiz aktivasyon işlevlerinden herhangi birisini
kullanabilmemizdi.
Burada hemen hemen her şeyi yapabileceğiniz bir kare işlevi kullanabilirsiniz, ancak nokta, belli bir çıktı
elde etmenizdir.
değiştirerek, makine öğrenme algoritmalarının birçoğunu gerçekleştirebilirsiniz daha önce bahsettik ve onları bu forma koyduk
ve bu sadece Noul ağlarının ne kadar güçlü olduğunu gösteriyor.
Ayrıca, var olan makine öğrenme algoritmalarının çoğu bu formda temsil
edilebilir ve bu temelde değişkenlerle nasıl başa çıkılacağınızın diyagramatik bir temsilidir veya formelleştirilme
biçimini
Gizli katmanlar olmadan bile, diğer çoğu makine öğrenme algoritması için çalışan bir temsilcimize
sahip olduğumuza hazırız.
Ancak sinir ağlarında bize sahip olduğumuz şey, bize doğruluktaki artışın nereden geldiği çok
esneklik ve güç veren bir avantajdır.
Alair'i ekledik ve şimdi gizli inenin bize nasıl bu ekstra gücü verdiğini anlayacağız.
Ve bu güç gizli katmanlar ve oraya gidiyoruz, buna
Aslında bunu yapmak için bir örnekle yürüdük ve böylece bu sinir
ağı gerçekten eğitildik ve şimdi takacağız, bir mülkün takılıp
kalmadığını hayal edeceğiz. Sinir ağı giriş değişkenleri ile nasıl başa çıkacağını ve Hindol bölgesini nasıl hesaplayacağını
ve çıktıyı nasıl hesapladığımızı adım adım yürüteceğiz.
Bu yüzden heyecan verici olacak şekilde geçelim.
Tamam.
dört değişkene sahibiz ve öncelikle oradaki Hindle'deki en iyi Nurin'den başlayacağız.
Soldaki
Daha önce, basında yazılanlardaki girdi katmanındaki tüm nöronları daha önce gördüğümüz gibi, Cynapsus'u her
biri için gizli alandaki en üst sinir hücresine bağladılar.
Ve bu sistemlerin ağırlığı var.
Şimdi, bazı ağırlıkların sıfır olmayan bir değere sahip olduğuna, bazı yolların sıfır değerine sahip
olacağına karar verelim, çünkü temel olarak tüm girdiler geçerli olmayacak veya her girdi her bir nöron için önemli olmayacak, bazen
girdiler önemli olmayacaktır.
yaşın da aynı olmadığı iki örnek görebiliriz, buna bir saniye düşünelim, neden bu böyle olurdu.
Burada X-1'in önümüzdeki üç alanı ve şehirle olan mesafeyi ve Miles'ları bu nöron için
önemli olduğu, yatak odaları ve
Niçin bir nöron bölgeyle ilişkilendirilebilir ve uzaklığı ne gibi bir şey ifade edebilirdi ne gibi.
Bu normalde şehirden daha uzakta olursanız, daha ucuz gayrimenkul olur ve
bu nedenle mülklerin metrekarelik alanı daha büyük olur anlamına gelebilir.
Aynı fiyata daha büyük bir mülk elde edebilmek için normalden daha uzak olan şehirden
giderseniz.
alana sahip olan alan özelliklerini arayan bir keskin nişancı gibi benzemektedir.
Bu mantıklı ve muhtemelen bu nöronun yaptığı şey, özellikle şehirden uzak olmayan fakat geniş
bir
Dolayısıyla şehirden uzaktıklarında haksız yere kare bir ayak alanı var.
Anormal yükseklik gibi bir şey ortalamanın üstündedir, bu
yüzden kente oldukça yakındırlar ancak yine de aynı uzaklığa sahip diğerlerine kıyasla daha büyüktürler
ve böylece nöron tekrar burada spekülasyon yapıyor ancak bu nöron olabilir
bu özellikleri belirleyen lazerleri kaldırdığınızda aktifleşecek ve aktifleştireceği aktivasyon fonksiyonu, ancak belli
kriterlere ulaşıldığında faaliyete geçecek ve bölgenin Suriye havasına olan uzaklığının
ve alanının bilindiğinin bilincindeyiz. kendi içindeki hesaplamaları yapar ve bu ikisini ve ateşlediği belirli
alanları en kısa sürede birleştirir ve çıktıdaki fiyata katkıda bulunur.
Ve bu nedenle, bu nöron, yatak odaları ve mülkün yaşı ile ilgilenmez, çünkü o özel
şey üzerine odaklanmıştır.
Sinir ağının gücü burada geliyor çünkü bu yılların çoğuna sahipsiniz ve şimdi sadece
diğerlerinin nasıl çalıştığını göreceksiniz.
etmek istediğim şu ki, bu satırları yerinde olmayan özetler için çizmeyelim; böylece resim çizmememizin tek sebebi
olarak imajımızı karmaşık hale getirmeyelim, o yüzden kurtulalım. Bunlardan da.
Fakat burada kabul
Böylece, bu nöron alana ve şehire olan uzaklığa odaklanacak şekilde tam olarak bilineceğiz.
Tamam.
Her zaman olduğu gibi bunu kabul ediyoruz.
Hadi bir sonraki adıma geçelim.
Onların ortasında bir tane alalım burada burada üç parametre var bu nörona besleniyor,
bu yüzden alana yatak odaları ve mülkün yaşı var.
Buradaki sebep ne olabilir.
Şimdi bu nöronun sezgisini ve düşüncesini anlamaya çalışalım, bu nöron nasıl
düşünüyor.
Neden bu iki ebeveyn seçiyor?
Verilerde olduğu gibi bulunabilecek ne olabilirdi.
Doğru, bu eğitilmiş veri setini zaten kurduk, eğitim çok uzun
süre önce yapılmış gibi ya da birileri bugün yazıldığı gibi yazıldı. Bu
nöronun tüm binlerce kişi tarafından yapıldığını biliyoruz. özelliklerin örnekleri alanın artı yatak odaları artı
bu parametrelerin yaş kombinasyonunun önemli olduğunu buldu.
Neden böyle olabilirdi.
Örneğin, belki de bu banliyölerde bulunan bu belirli şehirde, bu sinir ağı eğitilmiş olabilir
belki de, yatak odaları çok olan, ancak yeni haklara sahip olan iki veya daha fazla çocuğu
olan çocuklu aileler var. eski düzgün değildir, çünkü o bölgede belki de neredeyse
uygun ya da büyük özelliklere sahip olanlar genellikle yaşlıdır.
işlerde büyüme gibi bir çok şey var gibi geliyor belki sadece nüfus demografik değişmiş
gibi biliyorsunuz ve artık genç çiftler ya da genç aileler özellik arıyor ancak yeni mülkleri
tercih ediyorlar, böylece mülk yaşının daha düşük olmasını ve dolayısıyla bu sinir ağının gerçekleştirdiği eğitimden istiyorlar.
Ancak çok sayıda modern aile var ve belki de sosyal demografik bir değişim
yaşanıyor ve belki de daha genç nüfus için istihdam ve
Büyük bir alana sahip bir mülk olduğunda ve en az üç yatak odası
için ikinci çocuğun ilki için bu üç en az
üç yatak odası olan yatak odası bir sürü olduğunda, yüksek alanlı ve çok sayıda mülkte belki bir konuk odası olduğunu
bilir Meuron'un aldığı değerli pazardaki değerli yatak odaları.
Bunu biliyor.
Tamam, aradığım şey de bu.
Yatak odası yüksek alana sahip olduğu müddetçe, şehir ve Miles arasındaki mesafeyi
umursamıyorum.
Bu kriterlere uyulması sağlanınca nöron patlar ve bu iki parametrenin birleşimi
olur ve bu yine de buradaki sinir ağının gücünün nereden geldiğini
gösterir çünkü bu iki parametre, yepyeni bir parametre içine yepyeni niteliklerle birleştirilir.
Bu, mülkün değerlemesinde yardımcı olan değerlendirme ile yardımcı olur.
Onları yeni bir nitelikle birleştiriyor ve bu nedenle daha kesin.
İşte işte böyle yürüyoruz.
Ve başka birine bakalım, alttaki örneğe bakalım, örneğin bu nöron yalnızca bir
çift alıp da sekiz tane almış olabilir ve diğerlerinden hiçbirinde bulunmamış
olabilir.
Ve bu nasıl olabilirdi.
Bu, yaşın mütemadiyen eski özelliklerini bildiğimiz zamanki gibi anlamına gelebileceği klasik bir örnektir, çünkü genellikle yıpranmış
olduğundan daha az değerlidir.
Muhtemelen binanın eski olması muhtemelen şeylerin dağılıp düştüğünü biliyorsunuzdur.
Daha fazla bakım gereklidir, çünkü fiyat gayrimenkulün fiyatı açısından düşer.
Yepyeni bir bina daha pahalı olurdu, çünkü yepyeni.
Belli ki bir mülk belirli bir yaşın üzerindeyse, bu mülkün tarihi bir mülk olduğunu gösterebilir.
Örneğin, bir mülkiyet 100 yaşın altındaysa o zaman yaşça daha az değerlidir.
Fakat 100 yaş üstü atlar atılmaz bir anda tarihi bir mülk haline gelir, çünkü
bu insanlar hala yüzlerce yıl önce sahip olduğu bir mülk.
Bir hikayenin arkasında tüm bu tarihi var ve bazı insanlar bunun hoşuna gider gibi geliyor.
duyar ve özellikle arkadaşlarınıza veya benzer şeylere gösterecekleri yüksek sosyo-ekonomik sınıflarda yaşayacak
ve bu yüzden 100 yaşın üstündeki mülkler olabilir tarihsel sayılır.
Aslında pek çok insan bunu ister ve bir mülkte yaşamaktan gurur
Ve bu nedenle bu nöron, 100 yıldan fazla bir mülk görür görmez ateş eder ve toplam
fiyata katkıda bulunur.
Aksi takdirde 100 yaşın altındaysa işe yaramaz ve bunun iyi bir örneği.
Doğrultucu fonksiyonu uygulanmaktadır.
Yani burada belirli bir noktaya kadar çok sıfır gibi görünüyorsun ve sonra 100 yaşında diyelim
ve 100 yaşın üstünde yaşlandıkça değeri yükselttikçe bu nöronun genel
fiyata olan katkısı artar.
Ve bu doğrultucu işlevinin çok basit bir örneğini harekete geçiren harika bir örnek var.
İşte gidiyoruz.
Bu yıl olabilir.
Dahası, sinir ağı kendimizi doğru düşünmediğimiz şeyleri almış
olabilir.
hepsini aldığınızdan ve bu nöronların tüm bu gizli katman durumunun, sinirsel ağınızın esnekliğini
artırmanıza ve gerçekten sinirsel ağın görünümüne izin vermesini sağladığını görebilirsiniz.
çok özel şeyler için ve sonra birleşimde güç geldiği yerdir.
Örneğin, yatak odaları artı mesafe, belki kombinasyon halindeki belki belki de diğer nöronlar kadar güçlü olmayan
ve belki katkıda bulunan belki de katkıda bulunan belki de katkıda bulunur, ancak yine de katkıda bulunur
ya da belki fiyat ya da böyle olabilecek diğer şeyleri de etkiler. belki de bu
parametrelerin dördünün bir kombinasyonu için
Bu, bir reklamın tek başına bir anthill oluşturamamasını istediğim cevap örneği gibidir.
Ancak binlerce veya 100.000 reklamı beğendiğinizde birlikte bir antilot kurabilirler ve burada
durum böyle.
Bu nöronların her biri kendi başına fiyat tahmininde bulunamazlar.
Ancak birlikte süper güçleri vardır ve fiyat öngörürler ve düzgün şekilde düzgün bir şekilde eğitilmişlerse
oldukça doğru bir iş çıkarabilirler.
Ve bütün Ders bunların nasıl kullanılacağını anlamaya yöneliktir.
İşte bu nedenle, bu, sinir ağlarının gerçekte nasıl çalıştığına dair örnek bir adım ve adım adım bir adım.
Umarım bugünkü eğitimden hoşlanırdınız ve bir dahaki sefere sizi görmek için sabırsızlanıyorum.
O zamana kadar öğrenmenin tadını çıkarın.