Được rồi, hướng dẫn thú vị phía trước.
Chào mừng bạn trở lại khóa học về Học sâu.
Hôm nay chúng ta đang nói về cách thức hoạt động của mạng nơ-ron?
Bây giờ, chúng tôi đã đặt rất nhiều cơ sở.
Chúng ta đã nói về cách cấu trúc mạng nơ-ron, chúng bao gồm những yếu tố nào và thậm chí cả chức
năng của chúng.
Và hôm nay chúng ta sẽ xem xét một ví dụ thực tế về cách một mạng nơ-ron mới có thể được áp dụng.
Và chúng tôi thực sự sẽ làm việc từng bước trong quá trình áp dụng nó để chúng tôi biết điều gì đang xảy
ra.
Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
Chúng ta sẽ nói về ví dụ nào?
Chúng ta sẽ xem xét việc định giá tài sản.
Vì vậy, chúng ta sẽ xem xét một mạng nơ-ron có một số tham số về một thuộc tính và đánh giá các giá trị
của nó.
Và vấn đề ở đây, có một thông báo nhỏ cho hướng dẫn hôm nay, và đó là chúng tôi sẽ không thực
sự đào tạo mạng.
Vì vậy, một phần rất quan trọng trong mạng nơ-ron là đào tạo chúng.
Và chúng ta sẽ xem xét điều đó trong các hướng dẫn tiếp theo của phần này.
Hiện tại, chúng tôi sẽ tập trung vào ứng dụng thực tế.
Vì vậy, chúng tôi sẽ làm việc với một mạng nơ-ron mà chúng tôi sẽ giả vờ là đã được đào tạo và điều đó sẽ cho
phép chúng tôi tập trung vào khía cạnh ứng dụng của mọi thứ và không bị sa lầy vào khía cạnh đào
tạo.
Và sau đó chúng tôi sẽ kết thúc khóa đào tạo khi chúng tôi đã biết mục tiêu cuối cùng mà chúng tôi đang hướng tới.
Nghe hay đấy?
Được rồi.
Hãy nhảy thẳng vào nó.
Vì vậy, giả sử chúng ta có một số tham số đầu vào, phải không?
Vì vậy, giả sử chúng ta có bốn tham số về thuộc tính.
Chúng tôi có diện tích bằng foot vuông.
Chúng tôi có số phòng ngủ, khoảng cách đến thành phố và dặm thành phố gần nhất và tuổi của tài
sản.
Và tất cả bốn thứ đó sẽ bao gồm lớp đầu vào của chúng ta.
Tất nhiên, bây giờ chúng có thể có nhiều thông số hơn xác định giá của một tài sản.
Nhưng vì lý do đơn giản, chúng ta sẽ chỉ xem xét bốn cái này bây giờ ở dạng rất cơ bản của nó.
Mạng nơ-ron chỉ có một lớp đầu vào trong một lớp đầu ra, vì vậy không có lớp ẩn.
Và lớp đầu ra của chúng tôi là mức giá mà chúng tôi dự đoán.
Vì vậy, ở dạng này, những gì các biến đầu vào này sẽ làm là chúng sẽ được các khớp thần kinh gia tăng trọng số và sau đó lớp đầu ra
sẽ được tính toán hoặc về cơ bản giá sẽ được tính và chúng ta sẽ nhận được
giá.
Và ví dụ, giá có thể được tính đơn giản bằng tổng trọng số của tất cả các yếu tố đầu vào.
Và một lần nữa, ở đây bạn có thể sử dụng khá nhiều chức năng mà bạn có thể sử dụng những gì chúng tôi đang sử dụng bây giờ,
chúng tôi có thể sử dụng bất kỳ chức năng kích hoạt nào mà chúng tôi đã có trước đây.
Bạn có thể sử dụng một hồi quy logistic, bạn có thể sử dụng một hàm bình phương.
Bạn có thể chỉ có khá nhiều thứ ở đây.
Nhưng vấn đề là bạn nhận được một đầu ra nhất định.
Và hơn nữa, hầu hết các thuật toán học máy tồn tại có thể được biểu diễn ở định dạng này.
Về cơ bản, đây là một biểu diễn sơ đồ về cách bạn xử lý biến.
Bằng cách thay đổi cách công thức đó là bạn có thể hoàn thành khá nhiều thuật toán học
máy mà chúng ta đã đề cập trước đây và đưa chúng vào dạng này.
Và điều đó chỉ có xu hướng cho thấy các mạng nơ-ron mới mạnh mẽ như thế nào mà ngay cả khi không có các
lớp ẩn, chúng ta đã có một biểu diễn hoạt động cho hầu hết các thuật toán học máy khác.
Nhưng trong mạng nơ-ron, những gì chúng ta có là một lợi thế bổ sung mang lại cho chúng ta rất nhiều
tính linh hoạt và sức mạnh, đó là nguyên nhân của sự gia tăng độ chính xác.
Và sức mạnh đó là những lớp ẩn.
Và chúng ta bắt đầu.
Đó là lớp ẩn của chúng tôi.
Chúng tôi đã thêm nó vào và bây giờ chúng tôi sẽ hiểu cách lớp ẩn đó cung cấp cho chúng tôi sức mạnh bổ sung đó.
Và trên thực tế, để làm được điều đó, chúng ta sẽ xem qua một ví dụ.
Vì vậy, như chúng tôi đã đồng ý, mạng nơ-ron này đã được đào tạo và bây giờ chúng tôi sẽ cắm vào.
Chúng ta sẽ tưởng tượng rằng chúng ta đang cắm vào một thuộc tính và chúng ta sẽ đi
từng bước về cách mạng nơ-ron sẽ xử lý các biến đầu vào và tính toán lớp ẩn và sau đó tính toán lớp
đầu ra.
Vì vậy, chúng ta hãy đi qua điều này.
Nó sẽ rất thú vị.
Được rồi.
Chúng ta có tất cả bốn biến ở bên trái, và trước tiên chúng ta sẽ bắt đầu với nơ-ron trên cùng của
lớp ẩn.
Bây giờ, như chúng ta đã thấy trong các hướng dẫn trước, tất cả các nơ-ron từ lớp đầu vào, chúng có các
khớp thần kinh kết nối nó, mỗi khớp thần kinh trong số chúng với nơ-ron trên cùng trong lớp ẩn.
Và những khớp thần kinh đó có trọng lượng.
Bây giờ chúng ta hãy đồng ý rằng một số trọng số sẽ có giá trị khác 0.
Một số trọng số sẽ có giá trị bằng 0 vì về cơ bản không phải tất cả các đầu vào đều có giá trị hoặc không.
Tất cả các đầu vào sẽ quan trọng đối với mọi tế bào thần kinh đơn lẻ.
Đôi khi đầu vào sẽ không quan trọng.
Và ở đây chúng ta có thể thấy hai ví dụ tại x một.
Thứ ba, khu vực và khoảng cách đến thành phố và dặm là quan trọng đối với tế bào thần kinh đó, trong khi phòng ngủ
và tuổi tác thì không.
Và chúng ta hãy nghĩ về điều này trong một giây.
Tại sao?
Đó sẽ là trường hợp như thế nào?
Tại sao một tế bào thần kinh nhất định sẽ được liên kết với khu vực và khoảng cách?
Điều đó có nghĩa là gì?
Chà, điều đó có thể có nghĩa là thông thường bạn càng đi xa thành phố, bất động sản
càng rẻ, và do đó, không gian tính bằng feet vuông của bất động sản càng lớn.
Đúng.
Vì vậy, với cùng một mức giá, bạn có thể nhận được lớn hơn.
Sở hữu càng xa thành phố, đó là điều bình thường, phải không?
Điều đó có ý nghĩa.
Và có lẽ những gì tế bào thần kinh này đang làm là nó trông đặc biệt giống như một tay súng bắn tỉa.
Nó đang tìm kiếm các bất động sản trong khu vực không quá xa thành phố, nhưng có diện tích lớn.
Vì vậy, đối với khoảng cách của họ từ thành phố, họ có diện tích foot vuông không công bằng.
Đúng.
Vì vậy, một cái gì đó bất thường, nó cao hơn mức trung bình.
Vì vậy, chúng khá gần thành phố, nhưng chúng vẫn lớn so với những cái khác ở cùng
khoảng cách.
Và vì vậy nơ-ron đó, một lần nữa, chúng ta đang suy đoán ở đây, nhưng nơ-ron đó có thể chọn tia laser chọn ra
những đặc tính cụ thể đó và nó sẽ kích hoạt và do đó chức năng kích hoạt mà nó sẽ kích hoạt.
Nó sẽ chỉ kích hoạt khi đáp ứng các tiêu chí nhất định.
Đó là, bạn biết đấy, khoảng cách và khu vực của đầu dò, khoảng cách đến thành phố và khu vực của
bất động sản.
Và nó thực hiện các phép tính của riêng nó bên trong chính nó và nó kết hợp hai điều đó.
Và ngay sau khi một loại khủng bố nào đó bùng phát và điều đó góp phần vào giá ở
lớp sản lượng.
Và do đó, tế bào thần kinh này không thực sự quan tâm đến phòng ngủ và tuổi của tài sản bởi vì nó
tập trung vào điều cụ thể đó.
Đó là nơi bắt nguồn sức mạnh của mạng nơ-ron, bởi vì bạn có rất nhiều nơ-ron này và chúng ta sẽ xem ngay bây giờ
những nơ-ron kia hoạt động như thế nào.
Vì vậy, nhưng điều tôi muốn đồng ý ở đây là chúng ta đừng vẽ những đường thẳng này cho các khớp thần kinh không đúng vị trí
để chúng ta không làm lộn xộn hình ảnh của chúng ta.
Đó là lý do duy nhất chúng tôi sẽ không vẽ chúng.
Vì vậy, chúng ta hãy loại bỏ những thứ đó đi.
Và theo cách đó chúng ta sẽ biết chính xác.
Vì vậy, nơ-ron này được tập trung vào khu vực và khoảng cách đến thành phố.
Được rồi.
Vì vậy, miễn là chúng ta đồng ý về điều đó, hãy chuyển sang điều tiếp theo.
Hãy lấy cái ở giữa đây.
Chúng tôi có ba tham số đưa vào nơ-ron này.
Vì vậy, chúng tôi đã có diện tích, phòng ngủ và tuổi của tài sản.
Vì vậy, những gì có thể là lý do ở đây?
Một lần nữa, chúng ta hãy thử tìm hiểu trực giác rằng tư duy của nơ-ron này như thế
nào?
Tại sao nó lại chọn ba thông số này?
Nó có thể là gì?
Điều gì có thể có một lượt truy cập như được tìm thấy trong dữ liệu?
Đúng.
Vì vậy, chúng tôi đã thiết lập tập dữ liệu được đào tạo này.
Việc đào tạo đã diễn ra cách đây rất lâu, có thể như một ngày trước, hoặc ai đó đã đào tạo dữ liệu này.
Vì vậy, bây giờ chúng tôi chỉ áp dụng và chúng tôi biết rằng tế bào thần kinh này, thông qua hàng
ngàn ví dụ về thuộc tính, đã phát hiện ra rằng diện tích cộng với phòng ngủ cộng với tổ hợp tuổi của các thông số đó là quan trọng.
Tại sao đó có thể là trường hợp?
Chà, chẳng hạn, có thể ở thành phố cụ thể ở vùng ngoại ô mà mạng nơ-ron
này đã được đào tạo, có lẽ có rất nhiều gia đình có con với hai con trở lên đang tìm
kiếm bất động sản lớn với nhiều phòng ngủ, nhưng Mới.
Đúng vậy, đó không phải là bất động sản cũ, bởi vì có thể trong khu vực đó, hầu hết các bất động sản
giống như bất động sản lớn thường cũ, nhưng có rất nhiều gia đình
hiện đại và có thể đã có sự thay đổi về xã hội học và hoặc có thể đã có giống như một
số tăng trưởng về việc làm và việc làm cho dân số trẻ hơn, có thể giống như nhân khẩu học dân số đã thay
đổi.
Và hiện nay các cặp vợ chồng trẻ hoặc các gia đình trẻ đang tìm kiếm tài sản, nhưng họ thích tài sản mới hơn, vì vậy họ muốn
tuổi của tài sản thấp hơn.
Và do đó, từ quá trình đào tạo mà mạng nơ-ron này đã trải qua, nó biết rằng khi có một bất động
sản có diện tích lớn và có nhiều phòng ngủ thì ít nhất phải có ba phòng ngủ cho bố mẹ, cho con
đầu lòng.
Đối với người con thứ hai, cho ít nhất ba phòng ngủ, có thể là phòng khách khi bất động sản mới có
diện tích cao và nhiều phòng ngủ được định giá mà trên thị trường đó có giá trị.
Vì vậy, tế bào thần kinh đó đã thu nhận điều đó.
Nó biết điều đó, không sao, vì vậy đây là những gì tôi sẽ tìm kiếm.
Tôi không quan tâm đến khoảng cách thành phố và hàng km ở bất cứ đâu, miễn là nó có diện tích
cao, nhiều phòng ngủ, ngay khi đạt được tiêu chí đó, neuron sẽ bừng bừng.
Và sự kết hợp của ba tham số này và đây là
lần nữa, đây là nơi phát sinh sức mạnh của mạng nơ-ron, bởi vì nó kết hợp ba tham số
này thành một tham số hoàn toàn mới, thành một thuộc tính hoàn toàn mới giúp đánh giá, với giúp định giá tài sản.
Nó kết hợp chúng thành một thuộc tính mới và do đó nó chính xác hơn.
Vì vậy, chúng sẽ đi, đó là cách hoạt động của nơ-ron đó.
Và chúng ta hãy nhìn vào một cái khác.
Hãy nhìn vào phần dưới cùng.
Ví dụ, nơ-ron này thậm chí có thể chỉ nhận một tham số.
Nó có thể vừa tăng tuổi chứ không phải bất kỳ cái nào khác.
Và làm thế nào đó có thể là trường hợp?
Đây là một ví dụ kinh điển về thời điểm mà tuổi tác có thể có nghĩa như chúng ta đều biết, tài sản cũ thường ít
giá trị hơn vì nó đã cũ.
Có lẽ là tòa nhà đã cũ, có thể là mọi thứ đang đổ nát, cần phải bảo trì nhiều hơn.
Vì vậy, giá bất động sản giảm xuống, trong khi một tòa nhà mới tinh thì nó sẽ
đắt hơn vì nó mới tinh, nhưng có lẽ vậy.
Nếu một thuộc tính đã qua một độ tuổi nhất định, điều đó có thể cho thấy rằng đó là một tài sản lịch sử.
Ví dụ, tài sản có tuổi đời dưới 100 năm, thì tài sản càng cũ thì giá trị càng kém.
Nhưng ngay sau khi nó hơn 100 tuổi, đột nhiên nó trở thành một tài sản lịch sử.
Bởi đây là tài sản mà người dân từng sinh sống hàng trăm năm trước.
Nó kể một câu chuyện.
Nó có tất cả lịch sử đằng sau nó.
Và một số người thích điều đó, một số người coi trọng điều đó.
Trên thực tế, khá nhiều người thích điều đó và tự hào khi được sống trong một cơ ngơi và đặc biệt là ở
các tầng lớp kinh tế xã hội cao hơn, họ sẽ khoe với bạn bè những thứ tương tự.
Và do đó, những tài sản hơn 100 năm tuổi có thể được coi là có giá trị lịch sử.
Và do đó, tế bào thần kinh này, ngay khi nhìn thấy một tài sản hơn 100 năm tuổi, nó
sẽ phát hỏa và đóng góp vào giá chung.
Và ngược lại, nếu nó dưới 100 tuổi, thì nó thậm chí sẽ không hoạt động.
Và đây là một ví dụ điển hình về chức năng Rectifier đang được áp dụng.
Vì vậy, ở đây bạn đã có một số rất giống một số 0 cho đến một thời điểm nhất định và sau đó giả sử 100 tuổi và sau đó
lên đến 100 tuổi.
Càng cũ, giá trị càng cao, đóng góp của nơ-ron này vào giá chung càng
cao.
Và đó chỉ là một ví dụ tuyệt vời về ví dụ rất đơn giản của chức năng chỉnh lưu này trong hoạt động.
Vậy là xong.
Đó có thể là tế bào thần kinh này.
Và hơn thế nữa, mạng nơ-ron thậm chí có thể thu thập những thứ mà chính chúng ta cũng không nghĩ
đến.
Đúng.
Ví dụ, phòng ngủ cộng với khoảng cách.
Thành phố, có thể là sự kết hợp bằng cách nào đó góp phần vào giá cả.
Có thể nó không mạnh bằng các tế bào thần kinh khác và nó đóng góp, nhưng nó vẫn đóng góp,
hoặc có thể nó giảm giá.
Đó cũng có thể là trường hợp hoặc những thứ khác tương tự.
Và có thể một tế bào thần kinh đã chọn tất cả cho sự kết hợp của cả bốn tham số này.
Và như bạn có thể thấy, rằng những nơ-ron này, toàn bộ tình huống lớp ẩn này cho phép bạn tăng tính
linh hoạt của mạng nơ-ron của mình và cho phép bạn thực sự nhìn cho phép mạng nơ-ron tìm kiếm
những thứ rất cụ thể.
Và sau đó kết hợp với nhau, đó là nơi sức mạnh đến từ.
Nó giống như ví dụ về loài kiến, phải không?
Giống như một con kiến tự nó không thể xây dựng một con kiến.
Nhưng khi bạn có thêm 1000 hoặc 100.000 lượt bổ sung, họ có thể cùng nhau xây dựng một anthill.
Và đó là tình huống ở đây.
Bản thân mỗi tế bào thần kinh này không thể dự đoán giá cả, nhưng chúng cùng có siêu năng
lực và chúng dự đoán giá.
Và họ có thể làm một công việc khá chính xác nếu được đào tạo đúng cách, nếu được thiết lập đúng cách.
Và đó là điều mà toàn bộ khóa học này hướng đến trong việc hiểu cách sử dụng chúng.
Chúng ta bắt đầu.
Vì vậy, đó là một ví dụ từng bước và hướng dẫn cách mạng nơ-ron thực sự hoạt động.
Tôi hy vọng bạn thích hướng dẫn hôm nay và tôi rất nóng lòng được gặp bạn lần sau.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng việc học sâu.