Ciao e bentornati al corso e apprendimento approfondito ora che abbiamo visto le tue reti
in azione è tempo per noi di scoprire come imparano.
Quindi iniziamo subito.
Sono due approcci fondamentalmente diversi per ottenere un programma che faccia ciò che vuoi che faccia.
Uno è codifica hard coded in cui si dicono effettivamente le regole specifiche del programma e quali risultati si
desidera.
E tu lo guidi per tutto il percorso e rendi conto di tutte le possibili
opzioni che il programma deve affrontare.
D'altra parte ci sono reti neurali in cui crei una struttura che consente al programma di capire cosa
deve fare da solo.
Quindi, in pratica, crei questa rete neurale in cui fornisci gli input, dici che cosa vuoi come output
e poi lasci che capisca tutto da solo.
Due approcci fondamentalmente diversi e questo è qualcosa da tenere a mente quando passiamo attraverso
questi tutorial.
Il nostro obiettivo è creare questa rete che poi impara da sola.
esempio che posso darti ora è che questo verrà più avanti nel corso, ma per esempio è solo un esempio molto visivo.
Eviteremo di provare a inserire le regole e un buon
Come si fa a distinguere tra un cane e una pelliccia di gatto sul lato sinistro del processo raffigurato
a sinistra, si programmano cose come le orecchie del gatto devono essere come questo, i baffi cercano questo tipo di naso
per questo tipo di forma del viso tieni a bada questi colori che genere di descriveresti tutte
queste cose e avresti condizioni come se le orecchie fossero appuntite rispetto al gatto se le
orecchie sono inclinate verso il basso e possibilmente cane e così via.
tutti questi cani e gatti con le immagini di cani e gatti che sono già categorizzati e si dice
OK I Ti ho fatto ho alcune immagini di cani e gatti andare e imparare cosa sia un gatto.
D'altra parte per una rete neurale basta codificare le reti neurali che si codifica l'architettura e quindi si punta
la rete neurale in una cartella con
Vai e scopri cos'è un cane.
E la rete neurale capirà da sola tutto ciò che ha bisogno di capire e poi più in basso una volta addestrata
quando gli darai una nuova immagine di un gatto o di un cane, sarà in grado di capire di cosa
si tratta.
Quindi eccoli quelli sono i due approcci fondamentalmente diversi.
E oggi inizieremo lentamente a capire come funziona il secondo approccio.
Tutto ok.
Quindi andiamo direttamente ad esso.
Qui abbiamo una rete neurale molto semplice con uno strato che è chiamato rete neurale feedforward a
singolo strato ed è anche chiamata percezione.
Ora, prima di procedere, una cosa che dobbiamo regolare è il valore di uscita.
In questo momento puoi vedere che è solo una Y.
Dobbiamo metterci un cappello lì dentro.
E la ragione di ciò è di solito y sta per il valore reale ed è quello che useremo.
Quindi, perché è il valore effettivo che vediamo il valore di output inreality è il valore
previsto dall'algoritmo dalla rete neurale.
Perché qual è il valore di uscita.
Fondamentalmente è la denominazione per il valore di uscita.
E la percezione che fu inventata per la prima volta nel 1957 da Frank Rosenblat e la sua intera
idea fu di creare qualcosa che potesse effettivamente imparare e adattarsi.
E questo è quello che vedremo ora.
Quindi abbiamo il nostro precetto disegnato.
Vediamo come impara la nostra percezione.
Quindi diciamo che abbiamo alcuni valori di input che sono stati forniti alla percezione e fondamentalmente
alla nostra rete.
Quindi viene applicata la funzione di attivazione.
Abbiamo un output e ora tracciamo l'output su un grafico.
Quindi ecco la nostra produzione.
Ora quello che dobbiamo fare è essere in grado di imparare che abbiamo bisogno di confrontare il valore di
uscita con il valore reale che vogliamo che la rete neuronale abbia ragione.
E questo è il valore y.
E quindi se lo mettiamo qui vedrai che c'è un po 'di differenza.
Ora stiamo andando a calcolare una funzione chiamata la funzione di costo che viene calcolata come metà della
differenza della differenza quadratica tra il valore attuale e il valore di uscita.
Ora ci sono molti modi in cui puoi venire per la funzione di classe.
Esistono molte funzioni di costo diverse che è possibile utilizzare.
gradiente decente, ma per ora concorderemo che questa è la funzione di costo e fondamentalmente ciò che la funzione di
costo ci sta dicendo è qual è l'errore che hai nella tua previsione.
Questa è probabilmente la funzione di chiamata più utilizzata e perché è specificamente questa
funzione che utilizzeremo scoprirà più in basso quando parliamo di un
E il nostro obiettivo è ridurre al minimo la funzione di costo perché più la funzione di costo è tanto più
vicina a y.
OK, così come solo siamo d'accordo su ciò che procediamo.
Quindi, fondamentalmente da qui, quello che succede è che esiste una funzione di costo e da
qui quello che succede ora andremo a una volta che abbiamo confrontato ora stiamo per alimentare questa informazione nella rete neurale.
informazioni tornano nella rete neurale e vanno ai pesi e i pesi vengono aggiornati.
Quindi andiamo là, le
Fondamentalmente, l'unica cosa di cui abbiamo il controllo in questa rete neurale molto semplice sono
i pesi w 1 W2 fino a W. Il nostro obiettivo è ridurre al minimo la funzione di costo, quindi tutto ciò che possiamo fare è aggiornare i pesi.
Quindi aggiorniamo i pesi e li modifichiamo un po '.
E esattamente come lo scopriremo per il down ma
per ora siamo d'accordo che abbiamo i pesi e poi continuiamo così.
Ma qui ho
messo su questo screenshot dei dati solo per far capire in un certo punto che proprio ora, durante l'intero esperimento, tutto ciò che stiamo facendo in questo momento abbiamo a che fare con un solo ruolo.
Quindi abbiamo a che fare con un set di dati di una riga in cui, per
esempio, abbiamo a che fare con quanto a lungo lo si studia come la variabile che stiamo prevedendo è cosa.
Qual è il risultato che otterrai in un esame.
E le variabili indipendenti dipendenti che abbiamo
sono quante ore hai studiato per quante ore hai dormito e cosa hai ottenuto nel quiz.
A metà semestre Quindi nel bel mezzo del semestre c'è un quiz in quale percentuale sei arrivato.
Quindi, sulla base di tali variabili, stiamo cercando di prevedere quale
punteggio otterrai per l'esame e di esaminare il 93 percento che è il valore effettivo.
Ecco perché
Così.
Quindi nutriamo nuovamente
questi tre valori in una rete neurale per la seconda volta e poi confronteremo il risultato con il bianco.
Quindi vediamo come funziona.
Nutriamo questi valori nella rete neurale.
i valori di nuovo il punto qui è che
stiamo alimentando la stessa palla quindi abbiamo solo un tiro che stiamo cercando di fare ci stiamo allenando su una riga.
Tutto viene regolato e il peso lo ottiene, così come puoi vedere questo è di nuovo alimentiamo
Questo perché questo è solo un esempio di base molto semplice.
Poi vedremo cosa succede quando c'è morale.
Così ancora una volta nutriamo queste righe nel nostro cross-funzionale aggiustato.
Come puoi vedere tutto accade di nuovo su quelle linee.
Così come dici ogni volta che il nostro cappello bianco sta cambiando perché abbiamo modificato i pesi.
Tutto ciò che ho fatto è cambiare la funzione dei nostri vestiti, cambiando di nuovo l'intero look, quindi li nutriamo.
Perché è cambiata la funzione dei vestiti sta cambiando.
Otteniamo informazioni sul feedback dei pesi in modo che i pesi vengano nuovamente regolati.
Nutriamo gli stessi valori ogni volta che tutto viene regolato per tornare ai pesi.
E ancora una volta da mangiare.
OK.
E un'altra volta, quindi abbiamo modificato il modo in cui percepiamo le informazioni.
E noi andiamo.
Quindi ora questa volta il cappello bianco è uguale a y cross-funzionale 0.
Di solito non si ottiene una funzione di costo uguale a zero.
Ma questo è un esempio molto semplice.
Quindi spero che tutto ciò abbia avuto senso
ogni volta che ci nutriamo esattamente della stessa fila, perché in questo caso ci stiamo solo occupando di quella riga nella nostra rete neurale.
Bene, allora i pesi ottengono che i valori ottengono approvvigionamenti validi i modi in cui
viene applicata la funzione di attivazione che abbiamo ottenuto rispetto a Y, quindi vediamo come viene cambiata la funzione di costo.
Feedback e il feed che le informazioni di Bakker sulla propria
rete e quindi solo regolare nuovamente i pesi.
E poi ripetiamo di nuovo lo stesso processo con la stessa riga esatta.
Stiamo cercando di minimizzare questo costo.
Quindi fino ad ora abbiamo avuto a che fare con quella sola riga.
Vediamo cosa succede quando hai più ruoli.
Quindi ecco il set completo di dati.
Abbiamo otto file di quante ore
hai dormito o forse questi sono studenti diversi durante il giorno che prendono lo stesso esame di quante altre ore hanno studiato quante
ore hanno dormito prima che l'esame potesse arrivare sul quiz e il loro risultato finale sul test.
E come puoi vedere qui a sinistra, ho otto di queste percezioni in realtà.
Sono tutti la stessa percezione quindi anche questo è importante.
L'ho solo moltiplicato o come duplicato otto volte solo per poterlo fare.
Conception è quello.
Ma la cosa
importante qui è la stessa rete neurale che stiamo per alimentare in una rete Samual.
Quindi andiamo, cominciamo.
Quindi, in un aeroporto,
come avrai sentito, è stato menzionato un solo aerodromo quando passiamo attraverso un intero set di dati e addestriamo la nostra rete neurale su tutti questi ruoli, quindi queste sono le liste.
Quindi c'è la nostra prima fila e c'è Perché per la prima
fila c'è un secondo ruolo, ecco perché ho avuto il secondo turno.
Quindi, di nuovo, viene sempre inserito nella stessa rete neurale.
Li ho appena copiati più volte in modo che possiamo vedere visivamente come sta accadendo.
Poi di nuovo come sta succedendo di nuovo che è la terza
fila della quarta fila c'è la nostra testa bianca per la quarta fila e così via.
In sostanza, otteniamo gli stessi valori anche per le restanti quattro righe.
Quindi ogni volta che ci nutriamo in fila nella nostra rete neurale ne prendiamo pressioni.
Quindi confrontiamo con il valore reale.
Quindi sono i valori reali.
Quindi per ogni singolo rotolo abbiamo un valore reale.
E ora basandoci su tutte queste differenze tra y e
perché possiamo calcolare la funzione di costo, che è la somma di tutte quelle differenze quadratiche tra perché e perché e come tutto questo si dimezza.
E c'è la nostra funzione di costo.
E in sostanza, ora che cosa facciamo
dopo aver ottenuto la funzione di costo completo, torniamo indietro e aggiorniamo i pesi che aggiorniamo un W 1 WTW.
E la cosa importante da ricordare
qui è che tutte queste reti neurali di tutte queste percezioni sono in realtà una rete neurale.
Quindi non ce ne sono otto ce ne sono solo uno.
E quando aggiorniamo i pesi, aggiorneremo i
pesi in quella rete neurale, quindi in pratica i pesi saranno gli stessi per tutte le righe.
Quindi non è il caso che ogni ruolo ha il suo peso.
Ora tutte le righe condividono i pesi ed è per questo
che abbiamo esaminato la funzione di costo, che è la somma delle differenze quadrate e quindi abbiamo aggiornato i pesi e ora da qui c'è stata una sola iterazione.
Quindi eseguiremo di nuovo l'intera faccenda.
Nutriremo ogni singola riga nella rete neurale per
scoprire la nostra funzione di costo e fare di nuovo tutto questo processo.
Così come abbiamo
visto in precedenza dove avevamo solo una riga e stavamo facendo tutto ancora e ancora e ancora la stessa cosa qui.
Ma ora stiamo andando a
fare e Pedros o 800 righe o ottomila righe, comunque molte righe che hai nel tuo set di dati.
Si esegue questo processo e quindi si calcola la funzione di costo.
E l'obiettivo qui è di minimizzare la funzione
di costo e di ottenere non appena hai trovato un minuto della funzione di costo che è la tua
rete neurale finale, il che significa che i tuoi pesi sono stati aggiustati e hai trovato i pesi ottimali per questo set di
dati che hai iniziato il tuo allenamento e sei pronto per procedere alla fase di test o alla fase di applicazione.
E questo intero processo è chiamato propagazione indietro.
Quindi qualche lettura aggiuntiva che potresti voler fare per
la funzione di costo e so che ne abbiamo appena parlato e ce ne sono molti diversi.
Un buon articolo si trova su cross validato.
Si chiama elenco delle funzioni del corso utilizzate nelle reti neurali accanto alle applicazioni.
Quindi l'euro è lì ma puoi semplicemente google per quel
termine esatto di ricerca o frase di ricerca e questo sarà il primo a comparire.
In realtà ha alcuni buoni esempi e applicazioni
o casi d'uso per diverse funzioni di costo, quindi se sei interessato a saperne di più sulle funzioni di costo Leggi questo articolo.
E su quella nota spero ti piaccia questo tutorial.
Non vedo l'ora di vederti la prossima volta.
Fino ad allora godere di un apprendimento profondo.