Bună ziua și bun venit înapoi la curs și învățare profundă acum că am văzut rețelele dvs. în
acțiune este timpul pentru noi pentru a afla cum au învățat.
Așa că hai să intrăm în ea.
Acestea sunt două abordări fundamental diferite pentru a obține un program pentru a face ceea ce doriți să facă.
Una este codarea greu codificată, unde spuneți regulile specifice programului și rezultatele pe care le doriți.
Și tocmai îl îndrumați pe tot parcursul și vă explicați toate opțiunile posibile cu care
trebuie să se ocupe programul.
Pe de altă parte, aveți rețele neuronale în care creați o facilitate pentru ca programul să poată înțelege ce
trebuie să facă singur.
Deci, în principiu, creați această rețea neurală, unde ați furnizat intrări, îi spuneți ceea ce doriți ca ieșiri și apoi l-ați
lăsat să se gândească totul pe cont propriu.
Două abordări fundamental diferite și care este ceva de reținut în timp ce trecem prin
aceste tutoriale.
Scopul nostru este de a crea această rețea, care apoi învață pe cont propriu.
Vom evita încercarea de a pune în aplicare regulile și un bun exemplu pe care vă pot da acum este că acest lucru va veni mai
departe în curs, dar este doar un exemplu foarte vizual, de exemplu.
Cum distingeți între o blană de câine și pisică pe partea stângă a procesului descris în stânga pe care ați programa
lucrurile cum ar fi urechile pisicilor trebuie să fie asemănătoare cu acest aspect pentru ca musturile să aibă grijă de acest tip de
nas căutați acest tip de formă a feței căutați pentru aceste culori pe care le-ați descrie toate aceste lucruri
și veți avea condiții ca și cum ar fi dacă urechile sunt mai proeminente decât pisica dacă
urechile sunt înclinate în jos și, eventual, câine și așa mai departe.
Pe de altă parte, pentru o rețea neuronală, codificați rețelele neuronale pe care le codificați arhitectura și
apoi direcționați rețeaua neuronală într-un dosar cu toate aceste pisici și câini cu imagini de pisici și câini care
sunt deja clasificate și le spuneți OK Te-am prins Am niște imagini de pisici și câini care merg
și află ce este o pisică.
Du-te și învățați ce este un câine.
Și rețeaua neuronală va înțelege singură tot ce are nevoie să înțeleagă și apoi să-și coboare din nou, odată
pregătită, când îi dă o nouă imagine a unei pisici sau unui câine, va putea să înțeleagă
ce era.
Deci, acestea sunt cele două abordări fundamentale diferite.
Și astăzi vom începe încet să vedem cum funcționează această a doua abordare.
In regula.
Deci, să ajungem direct la asta.
Aici avem o rețea neurală de bază, cu un strat care se numește rețeaua neuronală de alimentare cu un
singur strat și se numește și o percepție.
Acum, înainte de a începe un singur lucru pe care trebuie să-l ajustăm, este valoarea de ieșire.
Acum puteți vedea că este doar un Y.
Trebuie să punem o pălărie înăuntru.
Iar motivul pentru care este de obicei y este valoarea reală și asta vom folosi.
Deci, de ce va fi valoarea reală pe care o vedem valoarea de ieșire a realității este valoarea estimată de
algoritm de către rețeaua neurală.
De ce este valoarea de ieșire.
Practic, aceasta este valoarea nominală pentru valoarea de ieșire.
Și percepția care a fost inventată pentru prima dată în 1957 de Frank Rosenblat și întreaga sa idee a
fost să creeze ceva ce poate învăța și adapta de fapt.
Și la asta ne vom uita acum.
Deci ne-am tras preceptul.
Să vedem cum învață percepția noastră.
Deci, să spunem că avem câteva valori de intrare care au fost furnizate percepției și, respectiv, în propria
noastră rețea.
Apoi se aplică funcția de activare.
Avem o ieșire și acum vom trasa rezultatul pe o diagramă.
Deci acolo este capul nostru de ieșire y.
Acum, ceea ce trebuie să facem este să putem învăța că trebuie să comparăm valoarea de ieșire cu valoarea
reală pe care ne dorim ca rețeaua neurală să aibă dreptate.
Și aceasta este valoarea y.
Și dacă o punem aici, veți vedea că există o mică diferență.
Acum vom calcula o funcție numită funcția cost este calculată ca o jumătate din diferența
diferenței pătrate dintre valoarea reală și valoarea de ieșire.
Acum, există mai multe moduri în care puteți veni pentru funcția de clasă.
Există multe funcții de cost diferite pe care le puteți utiliza.
Aceasta este probabil cea mai frecvent utilizată funcție de apel și de ce este în mod specific această funcție pe care o folosim
va descoperi mai jos când vorbim despre un decalaj decent, dar deocamdată vom fi de
acord că aceasta este funcția de cost și în principiu ceea ce ne spune funcția de
cost este care este eroarea pe care o aveți în predicția dvs.
Scopul nostru este de a minimiza funcția de cost, deoarece funcția de cost este mai mică cu cât este mai
aproape de y.
OK, pentru că numai noi suntem de acord că să procedăm.
De fapt, de aici, ceea ce se întâmplă este că există o funcție de cost și de
aici se va întâmpla acum ce vom face acum după ce am comparat acum că vom alimenta această informație înapoi în rețeaua neuronală.
Deci, acolo ne ducem acolo informațiile care se întorc în rețeaua neuronală și merge la greutățile
și greutățile se actualizează.
Practic, singurul lucru pe care avem controlul în această rețea neuronală foarte simplă sunt greutățile
w 1 W2 până la W ..
Scopul nostru este de a minimiza funcția de cost, astfel încât tot ce putem face este să actualizăm greutățile.
Deci, actualizăm greutățile și le modificăm puțin.
Și cum să aflăm exact ceea ce facem, dar deocamdată suntem de acord că avem greutățile și apoi
continuăm așa.
Dar aici am pus această captură de ecran a datelor doar pentru a face un singur punct foarte clar că chiar acum în tot
acest experiment tot ceea ce facem acum avem de-a face cu un singur rol.
Deci, avem de-a face cu un set de date dintr-un rând unde avem, de exemplu, de-a
face cu cât timp o studiați ca variabila pe care o presupunem.
Care este rezultatul pe care îl veți obține la un examen.
Și variabilele dependente independente pe care le avem sunt câte ore ați studiat pentru cât de multe ore
ați dormit și ce ați obținut la test.
În mijlocul semestrului Deci, în mijlocul semestrului este un test ce procent a ajuns acolo.
Deci, bazându-ne pe acele variabile, încercăm să previzualizăm ce scor veți obține pentru examen și examinați 93%
care este valoarea reală.
Deci de aceea.
Asa de.
Deci, noi hrănim aceste trei valori într-o rețea neurală pentru a doua oară acum și apoi
vom compara rezultatul cu albul.
Să vedem cum funcționează acest lucru.
Introducem aceste valori în rețeaua neuronală.
Totul este ajustat și greutățile o fac așa cum puteți vedea că din nou vom alimenta valorile din nou. Punctul aici este că
ne hrănim în aceeași minge, așa că avem doar o singură rolă pe care încercăm să o facem
pe un rând.
Acest lucru se datorează faptului că acesta este doar un exemplu foarte simplu.
Atunci vom vedea ce se întâmplă atunci când există morale.
Deci, din nou, hrănim aceste rânduri în funcția noastră încrucișată.
După cum puteți vedea totul se întâmplă de-a lungul acestor linii din nou.
Așa cum spui de fiecare dată când pălăria noastră albă se schimbă, pentru că am modificat greutățile.
Tot ce aveam a fost schimbarea funcției noastre de îmbrăcăminte schimbând din nou acest aspect, astfel încât să le hrănim pe acei.
De ce a schimbat funcția de haine se schimbă.
Obținem informații de feedback în greutăți, astfel încât greutățile să ajungă din nou ajustate.
Ne hrănim în aceleași valori de fiecare dată când totul este ajustat se întoarce la greutăți.
Și încă o dată hrănește.
O.K.
Și încă o dată, așa că am adaptat modul în care ne simțim în informație.
Și acolo mergem.
Deci, de data aceasta, pălăria albă este egală cu y funcțională încrucișată.
De obicei, nu veți obține funcția de cost egală cu zero.
Dar acesta este un exemplu foarte simplu.
Deci, sperăm că tot ceea ce avea sens de fiecare dată când ne alimenta exact același rând, pentru că doar în
acest caz ne confruntăm cu acel rând în rețeaua noastră neuronală.
Ei bine, atunci greutățile primesc valorile primiți o aprovizionare validă a căilor prin care se aplică funcția de activare
a funcției pe care o obținem în comparație cu Y, atunci vedem cum se schimbă funcția de cost.
Feedback-ul și feed-ul pe care informațiile Bakker îl au în propria rețea și apoi ajustați
din nou greutățile.
Apoi repetăm ​​același proces din nou cu același rând exact.
Încercăm să minimalizăm acest cost.
Deci până acum am avut de-a face cu un singur rând.
Să vedem ce se întâmplă atunci când aveți mai multe roluri.
Deci, iată setul complet de date.
Avem opt rânduri de câte ore ați dormit sau poate că aceștia sunt diferiți studenți în timpul zilei care au luat
același examen cât de multe alte ore au studiat câte ore au dormit înainte ca examenul
să ajungă la test și rezultatul final al testului.
Și după cum puteți vedea aici în stânga, am opt astfel de percepții.
Ele sunt aceeași percepție, deci este și importantă.
Tocmai am înmulțit-o sau mi-a plăcut duplicat de opt ori doar ca să putem.
Concepția este asta.
Dar lucrul important aici este aceeasi retea neurala pe care o vom hrani intr-o singura retea Samual.
Hai să mergem să începem.
Deci, un aeroport, după cum veți auzi, ar fi menționat faptul că un aeropar este atunci când trecem printr-un întreg set de
date și ne instruim rețeaua neurală în toate aceste roluri, astfel încât aceste liste să fie.
Deci, este primul nostru rând și există De ce a avut pentru primul rând un al doilea rol, de aceea am avut pentru a
doua rundă.
Deci, din nou, este alimentat de fiecare dată în aceeași rețea neurală.
Tocmai le-am copiat de mai multe ori, astfel încât să vedem cum se întâmplă acest lucru.
Apoi din nou, din moment ce se întâmplă din nou, acesta este rândul al treilea al patrulea rând este capul nostru alb pentru al patrulea rând și așa
mai departe.
În principiu, vom obține aceleași valori și pentru celelalte patru rânduri rămase.
Deci, de fiecare dată când ne hrănim într-un rând în rețeaua noastră neuronală, avem de-a face cu asta.
Apoi se compară cu valoarea reală.
Deci, ele sunt valorile reale.
Deci, pentru fiecare rolă, avem o valoare reală.
Și acum, bazându-ne pe toate aceste diferențe între y hat și de ce putem calcula
funcția de cost care este suma tuturor acestor diferențe pătrat între motivul și de ce și cum toate acestea sunt înjumătățite.
Și este funcția noastră de cost.
Și, de fapt, acum ceea ce facem după ce avem funcția de cost pe deplin revenim și actualizăm greutățile pe
care le actualizăm un W 1 WTW.
Și importantul lucru pe care trebuie să-l amintim aici este că toate aceste percepții toate aceste rețele neuronale este de
fapt o rețea neurală.
Deci nu sunt opt ​​dintre ei este doar unul.
Și când actualizăm greutățile, vom actualiza greutățile în acea rețea neurală, astfel încât, practic,
greutățile vor fi aceleași pentru toate rândurile.
Deci nu este cazul ca fiecare rol să aibă o pondere proprie.
Acum, toate rândurile împărtășesc greutățile și de aceea am analizat funcția de cost care
este suma diferențelor pătrate și apoi am actualizat greutățile și acum de aici a existat o singură iterație.
În continuare vom relua totul.
Vom hrăni fiecare rând în rețeaua neurală pentru a afla funcția noastră de cost și a face din nou
întregul proces.
Așa cum am văzut anterior unde am avut doar un singur rând și am făcut totul din nou și din
nou același lucru aici.
Dar acum o să facem și Pedros sau 800 de rânduri sau opt mii de rânduri, cu toate acestea multe
rânduri aveți în setul de date.
Faceți acest proces și apoi calculați funcția de cost.
Scopul aici este să minimizați funcția de cost și să obțineți imediat ce ați găsit un minut din
funcția de cost care este rețeaua dvs. neuronală finală, ceea ce înseamnă că greutățile dvs. au fost ajustate și ați găsit greutățile
optime pentru acest set de date pe care l-ați început instruirea dvs. și sunteți pregătit să treceți la faza de
testare sau la faza de aplicare.
Și întregul proces se numește propagare înapoi.
Deci, unele lecturi suplimentare pe care ați putea dori să o faceți pentru funcția de cost și știu că am vorbit
despre unul și că există multe altele diferite.
Un articol bun este situat pe cross-validate.
Se numește o listă de funcții de curs utilizate în rețelele neuronale alături de aplicații.
Deci euro este acolo, dar puteți doar Google pentru acel termen de căutare exact sau frază de căutare și veți că
aceasta va fi prima care apare.
De fapt, avem câteva exemple bune și aplicați sau utilizați cazuri pentru diferite funcții de cost, deci dacă sunteți interesat să
aflați mai multe despre funcțiile de cost Verificați acest articol.
Și în această notă sper să vă bucurați de acest tutorial.
Aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare.
Până atunci se bucură de învățare profundă.