Halo dan selamat datang kembali ke kursus dan pembelajaran mendalam sekarang karena kami telah melihat jaringan Anda sendiri
dalam aksi, saatnya bagi kami untuk mengetahui bagaimana mereka belajar.
Jadi mari kita langsung ke dalamnya.
Mereka adalah dua pendekatan yang berbeda secara mendasar untuk mendapatkan program untuk melakukan apa yang Anda inginkan.
Salah satunya adalah pengkodean kode keras di mana Anda benar-benar memberi tahu aturan spesifik program dan hasil apa yang Anda
inginkan.
Dan Anda hanya membimbingnya sepanjang jalan dan Anda memperhitungkan semua opsi yang mungkin
harus dihadapi oleh program.
Di sisi lain Anda memiliki jaringan saraf di mana Anda membuat fasilitas untuk program untuk dapat memahami apa yang
perlu dilakukan sendiri.
Jadi pada dasarnya Anda membuat jaringan saraf ini di mana Anda memberikan input, Anda memberi tahu apa yang Anda inginkan
sebagai output dan kemudian membiarkannya mencari tahu sendiri.
Dua pendekatan yang berbeda secara mendasar dan itu adalah sesuatu yang perlu diingat ketika kita pergi melalui
tutorial ini.
Tujuan kami adalah membuat jaringan ini yang kemudian belajar sendiri.
Kita akan menghindari mencoba memasukkan aturan dan contoh yang baik yang bisa saya berikan kepada Anda sekarang adalah ini akan datang lebih jauh
dalam kursus tetapi itu hanya contoh yang sangat visual misalnya.
Bagaimana Anda membedakan antara bulu anjing dan kucing di sisi kiri pada proses yang digambarkan di sebelah kiri
Anda akan memprogram hal-hal seperti telinga kucing harus seperti ini melihat keluar untuk kumis melihat keluar untuk hidung jenis
ini melihat keluar untuk jenis ini bentuk wajah melihat keluar untuk warna-warna ini Anda semacam Anda
akan menggambarkan semua hal ini dan Anda akan memiliki kondisi seperti jika telinga runcing
daripada kucing jika telinga miring dan mungkin anjing dan sebagainya.
Di sisi lain untuk jaringan saraf Anda hanya kode jaringan saraf Anda kode arsitektur dan kemudian
Anda mengarahkan jaringan saraf pada folder dengan semua kucing dan anjing ini dengan gambar kucing dan anjing yang
sudah dikategorikan dan Anda katakan OK Sudah punya Anda, saya punya beberapa gambar kucing dan anjing pergi
dan belajar apa itu kucing.
Pergi dan pelajari apa itu anjing.
Dan jaringan saraf akan dengan sendirinya memahami semua yang perlu dipahami dan kemudian turun begitu
dilatih ketika Anda memberinya gambar baru kucing atau anjing, ia akan dapat memahami apa
itu.
Jadi mereka adalah dua pendekatan yang berbeda secara fundamental.
Dan hari ini kita akan perlahan mulai membahas bagaimana pendekatan kedua itu bekerja.
Baiklah.
Jadi mari kita langsung saja ke sana.
Di sini kita memiliki jaringan saraf yang sangat mendasar dengan satu lapisan yang disebut jaringan neural
feedforward lapisan tunggal dan juga disebut persepsi.
Sekarang sebelum kita melanjutkan satu hal yang perlu kita sesuaikan adalah nilai keluaran itu.
Sekarang Anda dapat melihat bahwa itu hanya Y.
Kita perlu menaruh topi di sana.
Dan alasan untuk itu biasanya adalah singkatan dari nilai aktual dan itulah yang akan kita gunakan.
Jadi mengapa itu akan menjadi nilai aktual yang kita lihat nilai output tidak nyata adalah nilai yang diprediksi
oleh algoritma oleh jaringan saraf.
Kenapa berapa nilai outputnya.
Pada dasarnya itulah denominasi untuk nilai output.
Dan persepsi yang pertama kali ditemukan pada tahun 1957 oleh Frank Rosenblat dan seluruh idenya adalah untuk
menciptakan sesuatu yang benar-benar dapat belajar dan menyesuaikan diri.
Dan inilah yang akan kita lihat sekarang.
Jadi kita punya ajaran kita.
Mari kita lihat bagaimana persepsi kita belajar.
Jadi katakanlah kita memiliki beberapa nilai input yang telah disediakan untuk persepsi dan atau pada dasarnya ke jaringan
kita sendiri.
Kemudian fungsi aktivasi diterapkan.
Kami memiliki output dan sekarang kami akan memplot output pada grafik.
Jadi begitulah hasil keluaran kami.
Sekarang yang perlu kita lakukan adalah untuk dapat belajar, kita perlu membandingkan nilai output dengan
nilai aktual yang kita inginkan jaringan saraf untuk memperbaikinya.
Dan itu adalah nilai y.
Jadi jika kita taruh di sini Anda akan melihat ada sedikit perbedaan.
Sekarang kita akan menghitung fungsi yang disebut fungsi biaya dihitung sebagai setengah dari
selisih selisih antara nilai aktual dan nilai output.
Sekarang ada banyak cara yang bisa Anda lakukan untuk fungsi kelas.
Ada banyak fungsi biaya berbeda yang dapat Anda gunakan.
Ini mungkin fungsi panggilan yang paling umum digunakan dan mengapa fungsi khusus yang kita gunakan akan mencari tahu lebih jauh
ketika kita berbicara tentang gradien yang layak tetapi untuk sekarang kita hanya akan
setuju bahwa ini adalah fungsi biaya dan pada dasarnya yang disampaikan fungsi biaya kepada
kami adalah kesalahan apa yang Anda miliki dalam prediksi Anda.
Dan tujuan kami adalah untuk meminimalkan fungsi biaya karena semakin rendah fungsi biaya semakin dekat y
ke y.
OK jadi karena hanya kami yang setuju mari kita lanjutkan.
Jadi pada dasarnya dari sini yang terjadi adalah ada fungsi biaya dan dari
sini yang terjadi sekarang kita akan setelah kita membandingkan sekarang kita akan memasukkan informasi ini kembali ke jaringan saraf.
Jadi begitulah, ada informasi yang kembali ke jaringan saraf dan ia pergi ke bobot
dan bobot diperbarui.
Pada dasarnya satu-satunya hal yang kita kendalikan dalam jaringan saraf yang sangat sederhana ini adalah
bobot w 1 W2 hingga W ..
Dan tujuan kami adalah meminimalkan fungsi biaya sehingga yang bisa kami lakukan hanyalah memperbarui bobotnya.
Jadi kami memperbarui bobot dan men-tweak mereka sedikit.
Dan bagaimana tepatnya kita akan mencari tahu untuk turun tetapi untuk sekarang kita setuju bahwa kita memiliki bobot dan kemudian kita
lanjutkan demikian.
Tetapi di sini saya telah memasang tangkapan layar data ini hanya untuk membuat satu poin sangat jelas bahwa saat ini di seluruh
percobaan ini semua yang kita lakukan sekarang kita berurusan dengan hanya satu peran.
Jadi kita berhadapan dengan kita memiliki dataset dari satu baris di mana kita memiliki misalnya kita
berurusan dengan berapa lama Anda mempelajarinya seperti variabel yang kita prediksi adalah apa.
Apa hasil yang akan Anda dapatkan dalam ujian.
Dan variabel independen tergantung yang kami miliki adalah berapa jam Anda belajar untuk berapa jam Anda tidur
dan apa yang Anda dapatkan dalam kuis.
Di pertengahan semester Jadi di pertengahan semester adalah kuis berapa persen yang Anda dapatkan di sana.
Jadi berdasarkan pada variabel-variabel itu, kami mencoba memprediksi skor apa yang akan Anda dapatkan untuk ujian dan memeriksa
93 persen itulah nilai sebenarnya.
Jadi itu sebabnya.
Begitu.
Jadi kita memberi makan ketiga nilai ini ke jaringan saraf lagi untuk kedua kalinya sekarang dan kemudian
kita akan membandingkan hasilnya dengan putih.
Jadi mari kita lihat bagaimana ini bekerja.
Kami memasukkan nilai-nilai ini ke dalam jaringan saraf.
Segala sesuatunya disesuaikan dan bobot mendapatkannya hanya seperti yang Anda lihat ini lagi, kami memberi makan nilai lagi intinya di sini adalah bahwa kami
memberi makan dalam bola yang sama sehingga kami hanya memiliki satu gulungan yang kami coba lakukan, kami sedang berlatih
di satu baris.
Ini karena ini hanyalah contoh dasar yang sangat sederhana.
Lalu kita akan melihat apa yang terjadi ketika ada moral.
Jadi sekali lagi kita memberi makan baris-baris ini dalam lintas fungsional kita bisa disesuaikan.
Seperti yang Anda lihat semuanya terjadi di sepanjang garis itu lagi.
Jadi seperti yang Anda katakan setiap kali topi putih kami berubah karena kami telah men-tweak bobotnya.
Yang saya miliki hanyalah mengubah fungsi pakaian kita, mengubah seluruh tampilan ini lagi sehingga kami memberi makan mereka.
Mengapa dulu berganti fungsi pakaian berubah.
Kami mendapatkan informasi balik umpan balik ke bobot sehingga bobot bisa disesuaikan lagi.
Kami memberi nilai yang sama setiap kali semuanya disesuaikan kembali ke bobot.
Dan sekali lagi memberi makan.
BAIK.
Dan lain kali kita menyesuaikan cara yang kita rasakan dalam informasi.
Dan kita mulai.
Jadi sekarang kali ini topi putih sama dengan y lintas fungsional 0.
Biasanya Anda tidak akan mendapatkan fungsi biaya sama dengan nol.
Tetapi ini adalah contoh yang sangat sederhana.
Jadi semoga semua masuk akal setiap kali kita memberi makan pada baris yang sama persis karena hanya dalam kasus ini
kita hanya berurusan dengan satu baris ke dalam jaringan saraf kita.
Nah kemudian bobot mendapatkan nilai dapatkan penawaran pasokan yang valid dengan cara fungsi aktivasi diterapkan
kita dapatkan y dibandingkan dengan Y maka kita melihat bagaimana fungsi biaya diubah.
Umpan balik dan umpan bahwa Bakker informasi di jaringan Anda sendiri dan kemudian hanya
menyesuaikan bobot lagi.
Dan kemudian kita ulangi proses yang sama lagi dengan baris yang sama persis.
Kami berusaha meminimalkan biaya itu.
Jadi sampai sekarang kita hanya berurusan dengan satu baris itu.
Mari kita lihat apa yang terjadi ketika Anda memiliki banyak peran.
Jadi, inilah set data lengkapnya.
Kami memiliki delapan baris berapa jam Anda tidur atau mungkin ini adalah siswa yang berbeda dalam sehari mengambil ujian
yang sama berapa jam yang mereka pelajari berapa jam mereka tidur sebelum ujian akan
mengikuti kuis dan hasil akhir mereka pada ujian.
Dan seperti yang Anda lihat di sebelah kiri, saya punya delapan persepsi ini sebenarnya.
Mereka semua memiliki persepsi yang sama sehingga ini juga penting.
Saya hanya mengalikannya atau suka digandakan delapan kali supaya kami bisa.
Konsepsi adalah itu.
Tetapi yang penting di sini adalah jaringan saraf yang sama kita akan memasukkan ini ke dalam satu jaringan
Samual.
Jadi mari kita mulai, mari kita mulai.
Jadi satu bandara seperti yang akan Anda dengar menyebutkan satu airpark adalah ketika kita pergi melalui seluruh dataset
dan kami melatih jaringan saraf kita tentang semua peran ini sehingga daftar tersebut.
Jadi ada baris pertama kita dan ada Mengapa punya untuk baris pertama ada peran kedua di sana mengapa saya miliki untuk
putaran kedua
Jadi sekali lagi itu dimasukkan ke dalam jaringan saraf yang sama setiap waktu.
Saya hanya menyalinnya beberapa kali sehingga kita dapat melihat secara visual bagaimana ini terjadi.
Kemudian lagi seperti yang terjadi lagi itu baris keempat baris keempat ada kepala putih kita untuk baris keempat dan
seterusnya.
Pada dasarnya kita mendapatkan nilai yang sama untuk empat baris yang tersisa juga.
Jadi setiap kali kita memberi makan secara berturut-turut ke dalam jaringan saraf kita, kita mendapatkannya.
Kemudian kita membandingkan dengan nilai aktual.
Jadi mereka adalah nilai sebenarnya.
Jadi untuk setiap gulungan kami memiliki nilai aktual.
Dan sekarang berdasarkan semua perbedaan antara y topi dan mengapa kita dapat menghitung
fungsi biaya yang merupakan jumlah dari semua perbedaan kuadrat antara mengapa dan mengapa dan bagaimana semua itu dibelah dua.
Dan ada fungsi biaya kami.
Dan pada dasarnya sekarang apa yang kita lakukan setelah kita memiliki fungsi biaya penuh kita kembali dan kita memperbarui
bobot kita memperbarui W 1 WTW.
Dan yang penting untuk diingat di sini adalah bahwa semua persepsi ini tentang semua jaringan saraf ini sebenarnya
adalah satu jaringan saraf.
Jadi tidak ada delapan dari mereka, hanya ada satu.
Dan ketika kita memperbarui bobot, kita akan memperbarui bobot dalam satu jaringan saraf itu sehingga pada
dasarnya bobotnya akan sama untuk semua baris.
Jadi tidak demikian halnya bahwa setiap peran memiliki bobotnya sendiri.
Sekarang semua baris berbagi bobot dan itu sebabnya kami melihat fungsi biaya yang merupakan
jumlah perbedaan kuadrat dan kemudian kami memperbarui bobot dan sekarang dari sini hanya ada satu iterasi.
Selanjutnya kita akan menjalankan semua ini lagi.
Kita akan memasukkan setiap baris ke dalam jaringan saraf untuk mengetahui fungsi biaya kita dan melakukan seluruh proses
ini lagi.
Jadi seperti yang kita lihat sebelumnya di mana kita hanya memiliki satu baris dan kita melakukan semuanya lagi dan lagi dan lagi
hal yang sama di sini.
Tapi sekarang kita akan melakukan dan Pedros atau 800 baris atau delapan ribu baris namun banyak baris yang Anda
miliki di kumpulan data Anda.
Anda melakukan proses ini dan kemudian Anda menghitung fungsi biaya.
Dan tujuannya di sini adalah untuk meminimalkan fungsi biaya dan mendapatkan segera setelah Anda menemukan satu
menit dari fungsi biaya yaitu jaringan saraf akhir Anda yang berarti bobot Anda telah disesuaikan dan Anda telah menemukan
bobot optimal untuk dataset ini yang Anda mulai pelatihan Anda dan Anda siap untuk melanjutkan ke fase
pengujian atau ke fase aplikasi.
Dan seluruh proses ini disebut propagasi balik.
Jadi beberapa bacaan tambahan yang mungkin ingin Anda lakukan untuk fungsi biaya dan saya tahu kami baru
saja membicarakannya dan ada banyak yang berbeda.
Artikel yang bagus ada di cross divalidasi.
Ini disebut daftar fungsi saja yang digunakan dalam jaringan saraf bersama aplikasi.
Jadi euro ada di sana tetapi Anda hanya dapat google untuk istilah pencarian yang tepat atau frasa pencarian dan Anda akan bahwa
ini akan menjadi yang pertama yang muncul.
Ini sebenarnya memiliki beberapa contoh dan aplikasi yang baik atau kasus penggunaan untuk fungsi biaya yang berbeda jadi jika Anda tertarik
untuk mempelajari lebih lanjut tentang fungsi biaya. Periksa artikel ini.
Dan pada catatan itu saya harap Anda menikmati tutorial ini.
Saya berharap dapat melihat Anda lain kali.
Sampai kemudian menikmati pembelajaran yang mendalam.