Bonjour et bienvenue au cours et à l'apprentissage approfondi maintenant que nous avons vu vos propres réseaux en
action, il est temps pour nous de savoir comment ils apprennent.
Alors allons droit au but.
Ce sont deux approches fondamentalement différentes pour obtenir un programme qui fasse ce que vous voulez.
L'un est le codage en dur où vous indiquez les règles spécifiques du programme et les résultats
souhaités.
Et vous le guidez tout au long du parcours et vous expliquez toutes les options possibles
auxquelles le programme doit faire face.
D'autre part, vous avez des réseaux de neurones dans lesquels vous créez une installation pour que le programme puisse comprendre ce qu'il
doit faire par lui-même.
Donc, vous créez essentiellement ce réseau de neurones où vous fournissez des entrées, vous lui dites ce que vous voulez comme
sorties, puis vous le laissez comprendre par lui-même.
Deux approches fondamentalement différentes et qu’il faut garder à l’esprit lors de ces
didacticiels.
Notre objectif est de créer ce réseau qui apprend ensuite seul.
Nous allons éviter d’essayer d’énoncer les règles et un bon exemple que je peux vous donner maintenant est que cela viendra plus loin dans
le cours mais c’est juste un exemple très visuel par exemple.
Comment faites-vous la distinction entre une fourrure de chien et de chat sur le côté gauche du
processus décrit à gauche, vous programmez des choses telles que les oreilles du chat doivent être comme ceci
Si vous avez une forme de visage, cherchez ces couleurs. Vous décririez toutes ces choses
et vous auriez des conditions telles que: si les oreilles sont pointues, chat,
si les oreilles sont inclinées et éventuellement chien, etc.
D'autre part, pour un réseau de neurones, vous codez simplement les réseaux de neurones, vous codez l'architecture, puis
vous pointez le réseau de neurones vers un dossier contenant tous ces chats et chiens avec des images de chats et
de chiens déjà classés et vous le dites: OK I J'ai des images de chats et de chiens qui
vont apprendre ce qu'est un chat.
Allez apprendre ce qu'est un chien.
Et le réseau de neurones lui-même comprendra tout ce qu’il a besoin de comprendre, puis, une fois
qu’il aura été formé, vous pourrez lui donner une nouvelle image du chat ou du
chien.
Les voici donc les deux approches fondamentalement différentes.
Et aujourd’hui, nous allons commencer à nous demander comment cette deuxième approche fonctionne.
D'accord.
Alors allons-y droit au but.
Ici, nous avons un réseau de neurones très basique avec une couche qui s'appelle un réseau de neurones à
couche unique et qui s'appelle aussi une perception.
Maintenant, avant de procéder, nous devons ajuster la valeur de sortie.
À l'heure actuelle, vous pouvez voir que c'est juste un Y.
Il faut y mettre un chapeau.
Et la raison en est généralement que y représente la valeur réelle et c’est ce que nous allons utiliser.
Alors, pourquoi va-t-on voir que la valeur de sortie réelle est la valeur prédite par l’algorithme par
le réseau de neurones.
Pourquoi quelle est la valeur de sortie?
Fondamentalement, c'est la dénomination de la valeur de sortie.
Et la perception qui a été inventée pour la première fois en 1957 par Frank Rosenblat et toute son idée
était de créer quelque chose qui puisse réellement apprendre et s’ajuster.
Et c'est ce que nous allons examiner maintenant.
Nous avons donc établi notre précepte.
Voyons comment notre perception apprend.
Supposons donc que nous ayons des valeurs d’entrée qui ont été fournies à la perception et / ou à notre
propre réseau.
Ensuite, la fonction d'activation est appliquée.
Nous avons une sortie et nous allons maintenant la tracer sur un graphique.
Voilà donc notre production.
Pour pouvoir apprendre, nous devons maintenant comparer la valeur de sortie à la valeur réelle que
nous souhaitons que le réseau de neurones fonctionne correctement.
Et c'est la valeur y.
Et donc, si nous mettons cela ici, vous verrez qu'il y a une petite différence.
Nous allons maintenant calculer une fonction appelée la fonction de coût qui correspond à la moitié de la différence
de la différence carrée entre la valeur réelle et la valeur de sortie.
Maintenant, il y a beaucoup de façons de monter en classe.
Il existe de nombreuses fonctions de coût que vous pouvez utiliser.
C’est probablement la fonction d’appel la plus couramment utilisée et la raison pour laquelle c’est précisément cette fonction que nous utiliserons
nous renseignerons plus loin lorsque nous parlons d’un gradient décent, mais pour l’instant nous
allons simplement convenir qu’il s’agit de la fonction coût En gros, la fonction de coût
nous dit quelle est l'erreur que vous avez dans votre prédiction.
Et notre objectif est de minimiser la fonction de coût, car plus la fonction de coût est basse, plus vous êtes
près de y.
OK, comme nous sommes d’accord sur ce point, poursuivons.
En gros, il existe donc une fonction de coût à partir de là.
Une fois que nous avons comparé, nous allons maintenant intégrer cette information dans le réseau de neurones.
Nous y voilà donc, les informations sont renvoyées dans le réseau de neurones et sont transmises aux poids et les
poids sont mis à jour.
Fondamentalement, dans ce réseau de neurones très simple, nous ne contrôlons que les poids
w 1 W2 jusqu’à W ..
Et notre objectif est de minimiser la fonction de coût de sorte que tout ce que nous pouvons faire est de mettre à jour les poids.
Nous mettons donc à jour les poids et les modifions un peu.
Et comment exactement nous allons le découvrir, mais pour l’instant, nous convenons d’avoir les poids, puis
nous continuons.
Mais ici, j’ai mis en place cette capture d’écran des données pour souligner clairement que tout au long de
l’expérience, tout ce que nous faisons actuellement ne concerne qu’un rôle.
Nous avons donc un ensemble de données d'une ligne, où nous avons par exemple la
durée pendant laquelle vous l'étudiez, comme la variable que nous prédisons.
Quel est le résultat que vous allez obtenir à un examen?
Et les variables indépendantes dépendantes dont nous disposons sont combien d’heures avez-vous étudiées, combien d’heures avez-vous dormies
et que avez-vous eues dans le quiz?
Au milieu du semestre Donc au milieu du semestre est un quiz quel pourcentage vous y êtes arrivé.
Donc, sur la base de ces variables, nous essayons de prédire quel score vous obtiendrez pour les examens, et les
93% correspondant à la valeur réelle.
Donc c'est pourquoi.
Alors.
Nous introduisons donc ces trois valeurs dans un réseau de neurones pour la deuxième fois, puis nous
comparons le résultat au blanc.
Voyons donc comment cela fonctionne.
Nous introduisons ces valeurs dans le réseau de neurones.
Tout est ajusté et les poids sont pondérés de manière à ce que, comme vous pouvez le constater, nous alimentons à nouveau les valeurs. Le
fait est que nous alimentons le même ballon de sorte que nous n'avons qu'un seul rouleau à essayer, nous nous entraînons
sur une rangée.
En effet, il ne s'agit que d'un exemple de base très simple.
Ensuite, nous verrons ce qui se passe quand il y a la morale.
Donc, encore une fois, nous alimentons ces lignes dans notre ajustement interfonctionnel.
Comme vous pouvez le constater, tout se passe de nouveau dans ce sens.
Donc, comme vous le dites chaque fois que notre chapeau blanc change parce que nous avons peaufiné les poids.
Tout ce que j'avais à faire était de changer la fonction de nos vêtements, de changer tout ce look, donc nous les nourrissons.
Pourquoi avoir changé de vêtements, la fonction est en train de changer.
Nous recevons des informations sur les poids afin que ceux-ci soient ajustés à nouveau.
Nous introduisons les mêmes valeurs chaque fois que tout est corrigé et que nous revenons aux poids.
Et une fois de plus nourrir po
D'ACCORD.
Et une autre fois, nous avons ajusté la manière dont nous ressentons l'information.
Et c'est parti.
Alors maintenant, cette fois, le chapeau blanc est égal à y 0 transversal.
Habituellement, la fonction de coût ne sera pas égale à zéro.
Mais ceci est un exemple très simple.
J'espère donc que tout cela a du sens chaque fois que nous alimentons exactement la même ligne, car dans ce cas,
nous ne traitons que de cette ligne dans notre réseau de neurones.
Eh bien, les poids obtiennent les valeurs deviennent des approvisionnements valides. Les méthodes d’application de la fonction
d’activation sont comparées à Y, puis nous voyons comment la fonction de coût est modifiée.
Commentaires et informations Bakker sur votre propre réseau, puis ajustez à nouveau
les poids.
Et ensuite, nous répétons le même processus avec la même ligne exacte.
Nous essayons de minimiser ce coût.
Donc, jusqu'à présent, nous ne nous sommes occupés que de cette rangée.
Voyons ce qui se passe lorsque vous avez plusieurs rôles.
Alors, voici le jeu de données complet.
Nous avons huit rangées de combien d’heures vous avez dormi ou peut-être que ce sont des étudiants différents le jour qui
passent le même examen, combien d’heures ils ont étudié, combien d’heures ils ont dormi avant que
l’examen ne soit inséré et le résultat final obtenu.
Et comme vous pouvez le voir ici à gauche, j'ai en réalité huit de ces perceptions.
Ils ont tous la même perception, donc c'est aussi important.
Je viens de le multiplier ou de le reproduire huit fois pour que nous puissions le faire.
La conception est ça.
Mais l’important ici est le même réseau de neurones que nous allons intégrer à un seul réseau
Samual.
Alors allons-y commençons.
Ainsi, un aéroport sur lequel vous avez entendu parler d'un parc aérien, c’est lorsque nous examinons tout un ensemble
de données et que nous formons notre réseau de neurones sur tous ces rôles.
Donc, il y a notre premier rang et il y a Pourquoi, pour le premier rang, il y a un deuxième rôle, c'est pourquoi j'ai eu pour
le deuxième tour.
Encore une fois, il est chaque fois alimenté par le même réseau de neurones.
Je viens de les copier plusieurs fois pour que nous puissions voir comment cela se passe.
Puis, comme cela se produit à nouveau, à la troisième rangée, à la quatrième rangée, nous voyons notre tête blanche pour la quatrième
rangée, etc.
En gros, nous obtenons les mêmes valeurs pour les quatre lignes restantes.
Ainsi, chaque fois que nous alimentons notre réseau de neurones, nous en prenons conscience.
Ensuite, nous comparons à la valeur réelle.
Donc, ils sont les valeurs réelles.
Donc, pour chaque rouleau, nous avons une valeur réelle.
Et maintenant, sur la base de toutes ces différences entre y hat et pourquoi nous pouvons calculer la
fonction de coût qui est la somme de toutes ces différences au carré entre pourquoi, pourquoi et comment et comment tout cela est réduit de moitié.
Et il y a notre fonction de coût.
Et fondamentalement, maintenant, ce que nous faisons une fois que nous avons la fonction de coût complet, nous revenons en arrière et nous mettons à jour les pondérations
que nous mettons à jour un W 1 WTW.
Et la chose importante à retenir ici est que tous ces réseaux de neurones de perception sont en réalité
un réseau de neurones.
Donc, il n'y en a pas huit mais un seul.
Et lorsque nous mettrons à jour les poids, nous mettrons à jour les poids de ce réseau de neurones afin que
les poids soient globalement les mêmes pour toutes les rangées.
Tous les rôles n’ont donc pas leur propre poids.
Maintenant, toutes les lignes partagent les poids et c'est pourquoi nous avons examiné la fonction de coût qui est la
somme des différences carrées, puis nous avons mis à jour les poids et à partir de là, il n'y avait qu'une seule itération.
Ensuite, nous allons recommencer tout ça.
Nous allons alimenter chaque ligne du réseau de neurones, découvrir notre fonction de coût et refaire tout
ce processus.
Donc, comme nous l'avons vu précédemment, nous n'avions qu'une rangée et nous faisions tout, encore et encore et encore,
de la même manière.
Mais maintenant, nous allons faire Pedros ou 800 lignes ou huit mille lignes, quel que soit le nombre de lignes que vous
avez dans votre ensemble de données.
Vous effectuez ce processus, puis vous calculez la fonction de coût.
Et le but ici est de minimiser la fonction de coût et d’obtenir dès que vous avez trouvé une minute
de la fonction de coût qui est votre réseau neuronal final, ce qui signifie que vos poids ont été ajustés et que vous avez trouvé
les poids optimaux pour cet ensemble de données que vous avez commencé. votre formation et vous êtes prêt à passer à la phase
de test ou à la phase d’application.
Et tout ce processus s'appelle la propagation en arrière.
Donc, quelques lectures supplémentaires que vous voudrez peut-être faire pour la fonction de coût et je sais que nous venons d'en
parler, il y en a beaucoup de différentes.
Un bon article est situé sur la croix validée.
C'est ce qu'on appelle une liste de fonctions de cours utilisées dans les réseaux de neurones à côté d'applications.
Donc, l’euro est là, mais vous pouvez simplement rechercher sur Google le terme de recherche exact ou l’expression de recherche à rechercher,
ce qui sera le premier à apparaître.
Il contient en fait de bons exemples et des exemples d’application ou d’utilisation pour différentes fonctions de coût. Si vous souhaitez en
savoir plus sur les fonctions de coût, consultez cet article.
Et sur cette note, j'espère que vous apprécierez ce tutoriel.
J'ai hâte de vous voir la prochaine fois.
Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.