Hola y bienvenidos de nuevo al curso y al aprendizaje profundo ahora que hemos visto sus propias
redes en acción, es hora de que descubramos cómo aprenden.
Así que vamos a entrar en eso.
Son dos enfoques fundamentalmente diferentes para lograr que un programa haga lo que usted quiere que haga.
Una es la codificación codificada en la que realmente se cuentan las reglas específicas del programa y los resultados que se
desean.
Y solo lo guía a lo largo de todo el camino y representa todas las opciones posibles
con las que debe lidiar el programa.
Por otro lado, tiene redes neuronales en las que crea una instalación para que el programa pueda comprender lo que necesita
hacer por sí mismo.
Así que básicamente creas esta red neuronal en la que proporcionaste entradas, le dices lo que quieres como salidas
y luego dejas que resuelva todo por sí mismo.
Dos enfoques fundamentalmente diferentes y eso es algo a tener en cuenta a medida que avanzamos en
estos tutoriales.
Nuestro objetivo es crear esta red que luego aprenda por sí misma.
ejemplo que puedo darte ahora es que esto llegará más lejos en el curso, pero es solo un ejemplo muy visual, por ejemplo.
Vamos a evitar tratar de poner las reglas y un buen
¿Cómo se distingue entre un pelaje de perro y gato en el lado izquierdo? En el proceso que se muestra
a la izquierda se programan cosas como las orejas del gato tienen que ser así. Busca a los bigotes que busquen este
tipo de nariz. Busca este tipo de la forma de la cara, fíjate en estos colores, describirías todas
estas cosas y tendrías condiciones como si las orejas son puntiagudas que el gato si las
orejas están inclinadas hacia abajo y posiblemente el perro, y así sucesivamente.
carpeta con todos estos gatos y perros con imágenes de perros y gatos que ya están categorizados
y lo dices bien. Te tengo Tengo algunas imágenes de perros y gatos y aprende qué es un gato.
Por otro lado, para una red neuronal solo codificas las redes neuronales, codificas la arquitectura y luego
apuntas la red neuronal a una
Ve y aprende lo que es un perro.
Y la red neuronal comprenderá por sí misma todo lo que necesita comprender y luego, una vez que esté
entrenada, cuando la entrenes con una nueva imagen de un gato o un perro, podrá comprender de qué
se trata.
Entonces, ahí están, esos son los dos enfoques fundamentalmente diferentes.
Y hoy vamos a empezar lentamente a ver cómo funciona el segundo enfoque.
Todo bien.
Así que vamos directos a eso.
Aquí tenemos una red neuronal muy básica con una capa llamada red neuronal feedforward de una
sola capa y también se llama percepción.
Ahora, antes de proceder, una cosa que necesitamos ajustar es ese valor de salida.
En este momento puedes ver que es solo una Y.
Necesitamos poner un sombrero allí.
Y la razón de esto es generalmente y representa el valor real y eso es lo que vamos a usar.
Entonces, ¿por qué va a ser el valor real que vemos en el valor de salida de realidad el valor predicho
por el algoritmo por la red neuronal?
¿Por qué cuál es el valor de salida?
Básicamente esa es la denominación para el valor de salida.
Y la percepción que se inventó por primera vez en 1957 por Frank Rosenblat y toda su
idea fue crear algo que realmente pueda aprender y ajustarse.
Y esto es lo que vamos a ver ahora.
Así que tenemos nuestro precepto dibujado.
Veamos cómo aprende nuestra percepción.
Entonces digamos que tenemos algunos valores de entrada que se han suministrado a la percepción y, o básicamente, a
nuestra propia red.
Luego se aplica la función de activación.
Tenemos un resultado y ahora vamos a trazar el resultado en un gráfico.
Entonces ahí está nuestra salida y hat.
Ahora lo que tenemos que hacer es poder aprender que necesitamos comparar el valor de salida
con el valor real que queremos que la red neuronal consiga.
Y ese es el valor y.
Y si lo ponemos aquí verás que hay un poco de diferencia.
Ahora vamos a calcular una función llamada función de costo que se calcula como la mitad de la diferencia
de la diferencia cuadrada entre el valor real y el valor de salida.
Ahora hay muchas formas en que puede surgir para la función de clase.
Hay muchas funciones de costos diferentes que puede usar.
gradiente decente, pero por ahora solo vamos a aceptar que esta es la función de costo y Básicamente, lo que nos dice
la función de costos es cuál es el error que tienes en tu predicción.
Esta es probablemente la función de llamada más utilizada y por qué es específicamente esta
función que usamos para descubrir más abajo cuando estamos hablando de un
Y nuestro objetivo es minimizar la función de costos porque cuanto menor sea la función de costos, más cerca está el y
y de y.
OK, así que solo estamos de acuerdo en eso procedamos.
Así que, básicamente, a partir de aquí, lo que sucede es que hay una función de costos y, a partir
de ahora, lo que sucede es que ahora que vamos a hacerlo, una vez que lo comparemos, volveremos a introducir esta información en la red neuronal.
información vuelve a la red neuronal y va a los pesos y los pesos se actualizan.
Así que ahí vamos, la
Básicamente, lo único que tenemos control en esta red neuronal muy simple son los pesos
w 1 W2 todo el camino a W. Y nuestro objetivo es minimizar la función de costos, de modo que todo lo que podemos hacer es actualizar los pesos.
Así que actualizamos los pesos y los modificamos un poco.
Y cómo exactamente vamos a averiguar por la caída, pero
por ahora estamos de acuerdo en que tenemos los pesos y luego continuamos así.
Pero aquí puse
esta captura de pantalla de los datos solo para dejar en claro un punto que ahora mismo, a lo largo de todo este experimento, todo lo que estamos haciendo ahora es solo el papel.
Así que estamos lidiando con que tenemos un conjunto de datos de una fila en
el que, por ejemplo, tenemos que lidiar con cuánto tiempo se estudia como la variable que estamos prediciendo.
¿Cuál es el resultado que obtendrás en un examen?
Y las variables independientes dependientes que
tenemos son cuántas horas estudiaste durante cuántas horas dormiste y qué obtuviste en el cuestionario.
En la mitad del semestre Entonces, en la mitad del semestre es un cuestionario qué porcentaje llegaste allí.
Por lo tanto, basándonos en esas variables, intentamos predecir qué
puntaje obtendrás para el examen y examinaremos el 93 por ciento del valor real.
Asi que es por eso.
Asi que.
Entonces volvemos a
alimentar estos tres valores en una red neuronal por segunda vez y luego vamos a comparar el resultado con el blanco.
Entonces veamos cómo funciona esto.
Alimentamos estos valores en la red neuronal.
volvemos a alimentar los valores, el punto aquí es que
estamos alimentando en la misma bola, así que solo tenemos una tirada que estamos tratando de hacer, estamos entrenando en una fila.
Todo se ajusta y los pesos se obtienen solo para que puedas ver que esto es otra vez,
Esto se debe a que este es solo un ejemplo básico muy simple.
Entonces veremos qué sucede cuando hay moral.
Así que de nuevo alimentamos estas filas en nuestro ajuste funcional cruzado.
Como puede ver, todo sucede a lo largo de esas líneas nuevamente.
Como dices cada vez que nuestro sombrero blanco está cambiando porque hemos ajustado los pesos.
Todo lo que tenía era cambiar la función de mi ropa cambiando todo este aspecto nuevamente, así que alimentamos a todos.
¿Por qué ha cambiado la función de ropa está cambiando?
Recibimos retroalimentación de información sobre los pesos para que los pesos se ajusten nuevamente.
Nos alimentamos con los mismos valores cada vez que todo se ajusta vuelve a los pesos.
Y una vez más alimentar.
DE ACUERDO.
Y otra vez, así que ajustamos la forma en que nos sentimos en la información.
Y ahí vamos.
Así que ahora esta vez el sombrero blanco es igual a 0 funcional cruzado.
Por lo general, no obtendrá una función de costo igual a cero.
Pero este es un ejemplo muy simple.
Así que espero que todo eso tenga sentido
cada vez que alimentamos exactamente en la misma fila, porque en este caso solo estamos tratando con esa fila en nuestra red neuronal.
Bueno, entonces las ponderaciones hacen que los valores obtengan un suministro de suministro válido de la forma
en que se aplica la función de activación que obtenemos y en comparación con Y, entonces vemos cómo se cambia la función de costo.
Retroalimentación y el feed que informa Bakker en su propia
red y luego simplemente ajustar los pesos nuevamente.
Y luego repetimos el mismo proceso nuevamente con la misma fila exacta.
Estamos tratando de minimizar ese costo.
Hasta ahora, hemos estado lidiando solo con esa fila.
Veamos qué pasa cuando tienes múltiples roles.
Así que aquí está el conjunto completo de datos.
Tenemos ocho filas de la cantidad
de horas que durmió o tal vez estos son estudiantes diferentes en el día tomando el mismo examen cuántas horas más estudiaron cuántas
horas durmieron antes de que el examen ingresara en el cuestionario y su resultado final en el examen.
Y como pueden ver aquí a la izquierda, tengo ocho de estas percepciones en realidad.
Todos tienen la misma percepción, así que esto también es importante.
Simplemente lo multipliqué o me gusta duplicar ocho veces para que podamos.
Concepción es eso.
Pero lo importante
aquí es la misma red neuronal que vamos a alimentar en una red de Samual.
Así que vamos a comenzar.
Así que un aeropuerto, como
habrán escuchado, ha sido mencionar que un airpark es cuando atravesamos un conjunto de datos completo y entrenamos a nuestra red neuronal en todos estos roles, por lo que esas listas sí lo están.
Así que está nuestra primera fila y hay ¿Por qué? Para la primera
fila hay un segundo papel. Es por eso que tuve para la segunda ronda.
Así que de nuevo se alimenta en la misma red neuronal todo el tiempo.
Simplemente los copié varias veces para que podamos ver visualmente cómo está sucediendo esto.
Por otra parte, como está sucediendo nuevamente, es la cuarta fila
de la tercera fila, está nuestra cabeza blanca para la cuarta fila, y así sucesivamente.
Básicamente, también obtenemos los mismos valores para las cuatro filas restantes.
Entonces, cada vez que nos alimentamos en una fila de nuestra red neuronal lo solucionamos.
Luego, lo comparamos con el valor real.
Entonces ellos son los valores reales.
Entonces, por cada rollo tenemos un valor real.
Y ahora basándonos en todas estas diferencias entre y hat y por
qué podemos calcular la función de costo que es la suma de todas esas diferencias al cuadrado entre por qué y por qué y cómo todo se reduce a la mitad.
Y ahí está nuestra función de costos.
Y, básicamente, ahora lo que hacemos
después de que tenemos la función de costo total volvemos y actualizamos los pesos que actualizamos un W 1 WTW.
Y lo importante para recordar aquí
es que todas estas percepciones de todas estas redes neuronales son en realidad una red neuronal.
Entonces, no hay ocho, solo hay uno.
Y cuando actualicemos los pesos vamos a
actualizar los pesos en esa red neuronal, así que básicamente los pesos serán los mismos para todas las filas.
Entonces no es el caso que cada rol tenga su propio peso.
Ahora todas las filas comparten los pesos y es por eso
que miramos la función de costo que es la suma de las diferencias cuadradas y luego actualizamos los pesos y ahora desde aquí solo había una iteración.
A continuación, vamos a ejecutar todo esto de nuevo.
Vamos a alimentar cada fila en la
red neuronal, descubramos nuestra función de costos y hacemos todo este proceso nuevamente.
Así que como
vimos anteriormente, donde teníamos solo una fila y estábamos haciendo todo una y otra vez lo mismo aquí.
Pero ahora vamos a estar
haciendo y Pedros o 800 filas u ocho mil filas, sin importar cuántas filas tenga en su conjunto de datos.
Usted hace este proceso y luego calcula la función de costo.
Y el objetivo aquí es minimizar la función
de costo y obtener tan pronto como encuentre un minuto de la función de costo que es su red
neuronal final, lo que significa que sus pesos se han ajustado y ha encontrado los pesos óptimos para este conjunto de datos que
usted comenzó su capacitación en y está listo para pasar a la fase de prueba o a la fase de solicitud.
Y todo este proceso se llama propagación de regreso.
Así que algunas lecturas adicionales que podría querer hacer
para la función de costos y sé que acabamos de hablar de una y hay muchas otras.
Un buen artículo se encuentra en cruz validada.
Se llama una lista de funciones de curso usadas en redes neuronales junto con aplicaciones.
Entonces, el euro está ahí, pero puedes buscar el término
exacto de búsqueda o la frase de búsqueda y verás que este será el primero que aparezca.
De hecho, tiene algunos buenos ejemplos y casos
de aplicación o uso para diferentes funciones de costos. Si está interesado en obtener más información sobre las funciones de costos, consulte este artículo.
Y en esa nota espero que disfrutes este tutorial.
Espero verte la próxima vez.
Hasta entonces disfruta del aprendizaje profundo.