Olá e bem-vindo de volta ao curso e aprendendo profundamente agora que vimos suas próprias
redes em ação, é hora de descobrirmos como eles aprendem.
Então vamos entrar nisso.
Eles são duas abordagens fundamentalmente diferentes para obter um programa para fazer o que você quer que ele faça.
Um é código codificado, onde você realmente conta as regras específicas do programa e quais os resultados
desejados.
E você apenas guia isso durante todo o caminho e você conta para todas as opções possíveis
que o programa tem para lidar.
Por outro lado, você possui redes neurais onde você cria uma facilidade para que o programa possa entender o que precisa
fazer por conta própria.
Então, basicamente, você criou essa rede neural onde você forneceu insumos, você diz o que deseja como
saídas e então deixa tudo descobrir sozinho.
Duas abordagens fundamentalmente diferentes e isso é algo a ter em mente à medida que passamos por
esses tutoriais.
Nosso objetivo é criar essa rede que, em seguida, aprenda sozinha.
que posso lhe dar agora é que isso vai acontecer no curso, mas é apenas um exemplo muito visual, por exemplo.
Vamos evitar tentar colocar as regras e um bom exemplo
Como você distingue entre um cão e uma pele de gato no lado esquerdo no processo representado à esquerda,
você proveria coisas como as orelhas do gato tem que ser assim, procure por whiskers, procure esse tipo de nariz,
procure esse tipo De forma de rosto, procure por essas cores que você descreveria todas essas coisas
e você teria condições como se as orelhas fossem pontuais do que o gato, se as
orelhas estão inclinadas e, possivelmente, o cão e assim por diante.
pasta com todos esses gatos e cachorros com imagens de gatos e cachorros que já estão classificados e você
diz isso OK. Tenho você, eu tenho algumas imagens de gatos e cães e aprendo o que é um gato.
Por outro lado, para uma rede neural, basta codificar as redes neurais, você codifica a arquitetura e, em seguida,
você aponta a rede neural em uma
Vá e aprenda o que é um cão.
E a rede neural, por si só, entenderá tudo o que precisa para entender e depois mais uma vez
treinada quando você lhe dará uma nova imagem de um gato ou cachorro, será capaz de entender o
que era.
Então, eles estão, essas são as duas abordagens fundamentalmente diferentes.
E hoje vamos começar lentamente a entender como essa segunda abordagem funciona.
Tudo bem.
Então vamos direto para isso.
Aqui temos uma rede neural muito básica com uma camada é chamada de uma rede neural de feedforward de
uma única camada e também é chamada de percepção.
Agora, antes de prosseguir, uma coisa que precisamos ajustar é esse valor de saída.
Agora você pode ver que é apenas um Y.
Nós precisamos colocar um chapéu lá dentro.
E o motivo disso é geralmente o valor real e é isso que vamos usar.
Então, por que o valor real que vemos no valor de saída da realidade é o valor previsto
pelo algoritmo pela rede neural.
Por que qual é o valor de saída?
Basicamente, essa é a denominação para o valor de saída.
E a percepção que foi inventada pela primeira vez em 1957 por Frank Rosenblat e sua idéia inteira
foi criar algo que realmente possa aprender e se ajustar.
E isso é o que vamos analisar agora.
Então, temos nosso preceito desenhado.
Vamos ver como a nossa percepção aprende.
Então, digamos que temos alguns valores de entrada que foram fornecidos à percepção e, ou basicamente, à
nossa própria rede.
Em seguida, a função de ativação é aplicada.
Nós temos um resultado e agora vamos traçar o resultado em um gráfico.
Então, é o nosso chapéu de saída.
Agora, o que precisamos fazer é para poder aprender que precisamos comparar o valor de saída
com o valor real que queremos que a rede neural atinja.
E esse é o valor y.
E então, se colocarmos aqui, você verá que há uma pequena diferença.
Agora vamos calcular uma função chamada a função de custo é calculada como metade da diferença
da diferença quadrada entre o valor real e o valor de saída.
Agora, há muitas maneiras de você virar para a função de classe.
Existem muitas funções de custo diferentes que você pode usar.
decente, mas agora estamos apenas a aceitar que esta é a função de custo e basicamente, o que a função de custo
está nos dizendo é qual é o erro que você tem em sua previsão.
Esta é provavelmente a função de chamada mais comumente usada e por que especificamente esta
função que usamos vai descobrir mais abaixo quando falamos sobre um gradiente
E nosso objetivo é minimizar a função de custo porque quanto menor for o custo, mais próximo do chapéu
é para y.
OK, então, apenas concordamos com isso vamos proceder.
Então, basicamente, a partir daqui, o que acontece é que existe uma função de custo e, a partir
daqui, o que acontece é agora que vamos fazer uma vez que comparamos, agora vamos alimentar essas informações de volta à rede neural.
está voltando para a rede neural e vai para os pesos e os pesos são atualizados.
Então, vamos lá, a informação
Basicamente, a única coisa que temos controle nessa rede neuronal muito simples são os pesos
w 1 W2 todo o caminho para W. E nosso objetivo é minimizar a função de custo, então tudo o que podemos fazer é atualizar os pesos.
Então, atualizamos os pesos e alteramos um pouco.
E, como exatamente vamos descobrir para baixo, mas,
por enquanto, concordamos que temos os pesos e então continuamos assim.
Mas aqui eu
coloquei essa captura de tela dos dados apenas para deixar um pouco claro que, agora, durante todo este experimento, tudo o que estamos fazendo agora estamos lidando com o único papel.
Então, estamos lidando com nós temos um conjunto de dados de uma linha onde,
por exemplo, estamos lidando com quanto tempo você estuda, como a variável que estamos prevendo é o quê.
Qual é o resultado que você receberá em um exame.
E as variáveis ​​independentes dependentes que temos
é quantas horas você estudou por quantas horas você dormiu e o que você obteve no questionário.
No meio do semestre, então, no meio do semestre, é um questionário sobre o que você chegou lá.
Então, com base nessas variáveis, estamos tentando prever o escore
que você obterá para o exame e exame, o 93% desse valor real.
Entao e por isso.
Assim.
Então, alimentamos esses
três valores em uma rede neural novamente pela segunda vez, então, vamos comparar o resultado ao branco.
Então, vamos ver como isso funciona.
Alimentamos esses valores na rede neural.
alimentamos os valores de novo. O ponto aqui é que
estamos alimentando a mesma bola, então nós só temos um rolo que estamos tentando fazer nós estamos treinando em uma linha.
Tudo fica ajustado e os pesos obtê-lo apenas para que você possa ver isso de novo, nós
Isso ocorre porque este é apenas um exemplo básico muito simples.
Então, veremos o que acontece quando há moral.
Então, novamente, nós alimentamos essas linhas em nosso cross-functional, ajustado.
Como você pode ver, tudo acontece ao longo dessas linhas novamente.
Então, como você diz, cada vez que nosso chapéu branco está mudando, porque ajustamos os pesos.
Tudo o que eu tive está mudando nossa função de roupas mudando esse olhar inteiro novamente, então alimentamos aqueles que estão dentro.
Por que a mudança de função da roupa está mudando.
Recebemos informações de volta aos pesos para que os pesos sejam ajustados novamente.
Nós alimentamos os mesmos valores toda vez que tudo é ajustado volta aos pesos.
E mais uma vez se dedica.
ESTÁ BEM.
E outra vez, então, ajustamos a maneira como nos sentimos na informação.
E nós vamos lá.
Então, agora, desta vez, o chapéu branco é igual a 0 funcional.
Normalmente, você não terá função de custo igual a zero.
Mas este é um exemplo muito simples.
Então, espero que tudo isso tenha sentido
toda vez que alimentamos exatamente essa mesma linha porque, neste caso, estamos lidando com essa linha em nossa rede neural.
Bem, então, os pesos obtêm os valores para obter o fornecimento de suprimento válido, as formas como a
função de ativação é aplicada, nós temos o que você teve em comparação com Y, então nós vemos como a função de custo é alterada.
Comentários e o feed que a informação Bakker está em sua
própria rede e depois ajuste os pesos novamente.
E então repetimos o mesmo processo novamente com a mesma linha exata.
Estamos tentando minimizar esse custo.
Até agora, lidamos com essa única linha.
Vamos ver o que acontece quando você tem vários papéis.
Então, aqui está o conjunto completo de dados.
Nós temos oito fileiras de
quantas horas você dormiu ou talvez estes sejam estudantes diferentes no dia fazendo o mesmo exame quantas horas eles estudaram
quanto horas dormiram antes do exame iria no questionário e seu resultado final no teste.
E, como você pode ver aqui à esquerda, eu tenho oito dessas percepções na verdade.
Eles são a mesma percepção, então isso também é importante.
Acabei de multiplicar ou gostar de duplicar oito vezes apenas para que possamos.
A concepção é essa.
Mas o
importante aqui é a mesma rede neural que iremos alimentá-los em uma rede de Samual.
Então vamos, vamos começar.
Então, um aeroporto, como
você vai ouvir, falou em um parque de estacionamento quando passamos por todo um conjunto de dados e treinamos nossa rede neural em todas essas funções para que essas listas sejam.
Então, está a nossa primeira fila e há Porquê para a primeira fila,
há um segundo papel, por isso que eu tive para a segunda rodada.
Então, novamente, está sendo alimentado na mesma rede neural de cada vez.
Acabei de copiá-los várias vezes para que possamos visualizar visualmente como isso está acontecendo.
Então, novamente, como está acontecendo novamente, é a terceira fila da
terceira fila, a nossa cabeça branca é a quarta linha e assim por diante.
Basicamente, nós também obtemos os mesmos valores para as quatro linhas restantes.
Então, toda vez que nos alimentamos seguidamente em nossa rede neural, entendemos sobre isso.
Em seguida, comparamos o valor real.
Então eles são os valores reais.
Então, para cada rolo, temos um valor real.
E agora, com base em todas essas diferenças entre y hat e
por que podemos calcular a função de custo, que é a soma de todas essas diferenças ao quadrado entre o porquê e o porquê e como tudo isso é dividido pela metade.
E a nossa função de custo.
E, basicamente, agora, o que fazemos
depois de ter a função de custo total, voltamos e atualizamos os pesos, atualizamos um W 1 WTW.
E o importante para lembrar aqui
é que todas essas percepções são todas essas redes neurais é na verdade uma rede neural.
Então, não há oito, há apenas um.
E quando atualizamos os pesos, vamos atualizar
os pesos nessa rede neural, de modo que basicamente os pesos serão os mesmos para todas as linhas.
Portanto, não é o caso de cada papel ter seu próprio peso.
Agora, todas as linhas compartilham os pesos e é por isso
que analisamos a função de custo, que é a soma das diferenças quadradas e, em seguida, atualizamos os pesos e agora, a partir daqui, houve apenas uma iteração.
Em seguida, vamos executar tudo isso de novo.
Vamos alimentar todas as filas na rede
neural, descobrir nossa função de custo e fazer todo esse processo novamente.
Então, como vimos
anteriormente, onde tínhamos apenas uma fila e estávamos fazendo tudo novamente e novamente, o mesmo aqui.
Mas agora vamos fazer e
Pedros ou 800 linhas ou oito mil linhas, no entanto, muitas linhas que você tem em seu conjunto de dados.
Você faz esse processo e então você calcula a função de custo.
E o objetivo aqui é minimizar a
função de custo e começar logo que você encontrou um minuto da função de custo que é sua rede
neural final, o que significa que seus pesos foram ajustados e você encontrou os pesos ótimos para este conjunto de dados que você
começou seu treinamento e você está pronto para avançar para a fase de teste ou para a fase de aplicação.
E todo esse processo é chamado de propagação traseira.
Então, algumas leituras adicionais que você pode querer fazer
para a função de custo e eu sei que acabamos de falar sobre um e há muitos diferentes.
Um bom artigo está localizado na cruz validada.
É chamada de lista de funções de curso usadas em redes neurais ao lado de aplicativos.
Então, o euro está lá, mas você pode apenas google para esse
termo de pesquisa exato ou frase de pesquisa e você será aquele que será o primeiro a aparecer.
Na verdade, tem alguns bons exemplos e aplicativos
ou casos de uso para diferentes funções de custo, portanto, se você estiver interessado em saber mais sobre as funções de custo, veja este artigo.
E com essa nota, espero que você goste deste tutorial.
Estou ansioso para ver você na próxima vez.
Até então, aproveite a aprendizagem profunda.