สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรและการเรียนรู้อย่างลึกล้ำในตอนนี้ที่เราได้เห็นเครือข่ายของคุณในการดำเนินการถึงเวลาแล้วที่เราจะหาวิธีที่พวกเขาเรียนรู้
งั้นลองเข้าไปดูมันกัน
พวกเขาเป็นสองแนวทางที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานในการทำให้โปรแกรมทำสิ่งที่คุณต้องการให้ทำ
หนึ่งคือการเข้ารหัสแบบฮาร์ดโค้ดที่คุณบอกกฏเฉพาะของโปรแกรมและผลลัพธ์ที่คุณต้องการ
และคุณเพียงแค่นำมันไปตลอดทางและคิดบัญชีสำหรับตัวเลือกที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่โปรแกรมนั้นมีการจัดการ
ในทางตรงกันข้ามคุณมีเครือข่ายประสาทที่คุณสร้างสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับโปรแกรมเพื่อให้สามารถเข้าใจสิ่งที่มันต้องทำด้วยตัวเอง
ดังนั้นคุณจะสร้างโครงข่ายประสาทเทียมนี้โดยที่คุณให้อินพุตคุณจะบอกสิ่งที่คุณต้องการในรูปของเอาต์พุต
สองแนวทางที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานและเป็นสิ่งที่เราควรคำนึงถึงเมื่อเราผ่านบทช่วยสอน
เป้าหมายของเราคือการสร้างเครือข่ายนี้ซึ่งเรียนรู้ด้วยตนเอง
เราจะหลีกเลี่ยงการพยายามวางกฎและเป็นตัวอย่างที่ดีที่ฉันสามารถให้คุณได้ในตอนนี้สิ่งนี้จะเกิดขึ้นอีกในหลักสูตร
คุณแยกแยะความแตกต่างระหว่างขนสุนัขกับขนแมวทางด้านซ้ายของกระบวนการที่ปรากฎทางด้านซ้ายคุณจะทำสิ่งต่าง
ๆ เช่นหูแมวต้องเป็นแบบนี้ระวังหนวดเคราระวังจมูกประเภทนี้ รูปร่างหน้าตาของสีเหล่านี้คุณจะอธิบายสิ่งต่าง
ๆ เหล่านี้และคุณจะมีเงื่อนไขว่าถ้าหูแหลมกว่าแมวถ้าหูเอียงลงและอาจเป็นสุนัขเป็นต้น
ในอีกทางหนึ่งสำหรับเครือข่ายประสาทคุณเพียงแค่เขียนรหัสเครือข่ายประสาทที่คุณเขียนรหัสสถาปัตยกรรมแล้วคุณชี้เครือข่ายประสาทที่โฟลเดอร์ที่มีแมวและสุนัขเหล่านี้ทั้งหมดที่มีภาพของแมวและสุนัขที่มีการแบ่งประเภทแล้วและคุณบอกมันว่าตกลง คุณเข้าใจไหมฉันมีรูปแมวและสุนัขไปเรียนรู้ว่าแมวคืออะไร
ไปและเรียนรู้ว่าสุนัขคืออะไร
และโครงข่ายประสาทเทียมนั้นจะเข้าใจทุกอย่างที่จำเป็นต้องเข้าใจแล้วลงไปอีกครั้งเมื่อฝึกฝนขึ้นมาเมื่อคุณให้ภาพแมวหรือสุนัขใหม่มันจะสามารถเข้าใจได้
ดังนั้นพวกเขาจึงมีสองวิธีที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน
และวันนี้เรากำลังจะเริ่มช้าลงในการทำงานของวิธีที่สอง
เอาล่ะ
ลองตรงไปดูกัน
ที่นี่เรามีโครงข่ายประสาทขั้นพื้นฐานที่มีชั้นหนึ่งเรียกว่าเครือข่ายประสาทแบบชั้นเดียวและเรียกอีกอย่างว่า
ตอนนี้ก่อนที่เราจะดำเนินการสิ่งหนึ่งที่เราจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนคือค่าเอาต์พุต
ตอนนี้คุณจะเห็นว่ามันเป็นแค่ Y
เราจำเป็นต้องใส่หมวก y ในนั้น
และสาเหตุที่มักจะ y แทนค่าจริงและนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะใช้
เหตุใดจึงเป็นค่าจริงที่เราเห็นค่าผลลัพธ์ที่ไม่จริงคือค่าที่ทำนายโดยอัลกอริทึมโดยเครือข่ายประสาท
ทำไมมูลค่าส่งออกคืออะไร
โดยทั่วไปนั่นเป็นหน่วยสำหรับค่าผลลัพธ์
และการรับรู้ที่ถูกคิดค้นครั้งแรกในปี 1957 โดย Frank
Rosenblat และแนวคิดทั้งหมดของเขาคือการสร้างสิ่งที่สามารถเรียนรู้และปรับตัว
และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะได้ดูกันในตอนนี้
ดังนั้นเราจึงได้รับศีลของเรามา
เรามาดูกันว่าการรับรู้ของเราเรียนรู้อย่างไร
สมมติว่าเรามีค่าอินพุตบางอย่างที่ได้รับจากการรับรู้และหรือโดยทั่วไปในเครือข่ายของเราเอง
จากนั้นเปิดใช้งานฟังก์ชั่น
เรามีเอาท์พุทและตอนนี้เรากำลังจะพล็อตเอาท์พุทบนแผนภูมิ
มันคือหมวก y ของเรา
ตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำคือเพื่อให้สามารถเรียนรู้ได้เราต้องเปรียบเทียบค่าผลลัพธ์กับมูลค่าจริงที่เราต้องการให้โครงข่ายประสาทเทียมได้ถูกต้อง
และนั่นคือค่า y
ดังนั้นถ้าเราใส่ที่นี่คุณจะเห็นว่ามีความแตกต่างเล็กน้อย
ทีนี้เราจะคำนวณฟังก์ชั่นที่เรียกว่าฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายคำนวณเป็นครึ่งหนึ่งของความแตกต่างของความแตกต่างของสแควร์ระหว่างค่าจริงและมูลค่าส่งออก
ขณะนี้มีหลายวิธีที่คุณสามารถสร้างฟังก์ชันคลาสได้
มีฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกันมากมายที่คุณสามารถใช้ได้
นี่อาจเป็นฟังก์ชั่นการโทรที่ใช้บ่อยที่สุดและทำไมมันถึงฟังก์ชั่นนี้โดยเฉพาะที่เราใช้จะหาข้อมูลเพิ่มเติมเมื่อเราพูดถึงการไล่ระดับสีที่เหมาะสม แต่สำหรับตอนนี้เรากำลังจะตกลงกันว่า
สิ่งที่ฟังก์ชั่นต้นทุนบอกเราคืออะไรคือข้อผิดพลาดที่คุณมีในการคาดการณ์ของคุณ
และเป้าหมายของเราคือการลดฟังก์ชั่นลดราคาเพราะฟังก์ชั่นลดราคายิ่งใกล้หมวก y คือ y
ตกลงเพื่อเราเท่านั้นที่เห็นด้วยที่จะดำเนินการต่อไป
โดยทั่วไปจากที่นี่สิ่งที่เกิดขึ้นคือมีฟังก์ชั่นต้นทุนและจากที่นี่สิ่งที่เกิดขึ้นคือตอนนี้เราจะไปเมื่อเราเปรียบเทียบตอนนี้เราจะดึงข้อมูลนี้กลับเข้าไปในเครือข่ายประสาท
ดังนั้นเราไปที่นั่นมีข้อมูลกลับไปที่เครือข่ายประสาทและไปที่น้ำหนักและน้ำหนักได้รับการปรับปรุง
โดยพื้นฐานแล้วสิ่งเดียวที่เราสามารถควบคุมได้ในโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียบง่ายนี้คือน้ำหนัก w 1 W2
ตลอดทางจนถึง ..
และเป้าหมายของเราคือลดฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายให้น้อยที่สุดดังนั้นสิ่งที่เราทำได้คืออัปเดตน้ำหนัก
ดังนั้นเราจึงปรับปรุงน้ำหนักและปรับแต่งเล็กน้อย
และวิธีการที่เราจะหาว่าลง แต่ตอนนี้เราตกลงว่าเรามีน้ำหนักแล้วเราดำเนินการต่อ
แต่ที่นี่ฉันได้รวบรวมภาพหน้าจอของข้อมูลนี้เพื่อทำให้จุดหนึ่งชัดเจนมากว่าตอนนี้ตลอดการทดลองทั้งหมดนี้ทุกสิ่งที่เราทำอยู่ตอนนี้
ดังนั้นเรากำลังจัดการกับเรามีชุดข้อมูลของหนึ่งแถวที่เรามีตัวอย่างเช่นเรากำลังจัดการกับระยะเวลาที่คุณศึกษามันเหมือนตัวแปรที่เราคาดการณ์คือ
ผลลัพธ์ที่คุณจะได้รับจากการสอบคืออะไร
และตัวแปรอิสระตามที่เรามีคือคุณเรียนกี่ชั่วโมงคุณนอนกี่ชั่วโมง
ในช่วงกลางภาคดังนั้นในช่วงกลางภาคเรียนเป็นคำถามที่คุณได้รับร้อยละ
ดังนั้นตามตัวแปรเหล่านั้นที่เราพยายามทำนายว่าคุณจะได้คะแนนเท่าใดสำหรับการสอบและการสอบ 93 เปอร์เซ็นต์นั่นคือค่าจริง
นั่นเป็นเหตุผล
ดังนั้น.
เราป้อนค่าสามค่านี้เข้าไปในเครือข่ายประสาทอีกครั้งเป็นครั้งที่สองแล้วเราจะเปรียบเทียบผลลัพธ์กับสีขาว
ดังนั้นเรามาดูวิธีการทำงาน
เราป้อนค่าเหล่านี้ในเครือข่ายประสาท
ทุกอย่างได้รับการปรับและน้ำหนักรับมันอย่างที่คุณเห็นนี่เป็นอีกครั้งที่เราป้อนค่าอีกครั้งจุดที่นี่คือว่าเรากำลังให้อาหารในลูกบอลเดียวกัน ในหนึ่งแถว
นี่เป็นเพราะนี่เป็นเพียงตัวอย่างพื้นฐานที่ง่ายมาก
จากนั้นเราจะดูว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีศีลธรรม
ดังนั้นอีกครั้งที่เราป้อนแถวเหล่านี้ใน cross-functional ของเราได้รับการปรับ
ในขณะที่คุณสามารถเห็นทุกอย่างเกิดขึ้นตามสายเหล่านั้นอีกครั้ง
อย่างที่คุณพูดทุกครั้งที่หมวกสีขาวเปลี่ยน
ทั้งหมดที่ฉันมีคือการเปลี่ยนฟังก์ชั่นเสื้อผ้าของเราเปลี่ยนรูปลักษณ์ทั้งหมดนี้อีกครั้งดังนั้นเราจึงให้อาหารเหล่านั้น
ทำไมมีการเปลี่ยนฟังก์ชั่นเสื้อผ้ามีการเปลี่ยนแปลง
เราได้รับข้อมูลย้อนกลับไปยังน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักได้รับการปรับอีกครั้ง
เราป้อนค่าเดียวกันทุกครั้งที่ปรับทุกอย่างกลับไปเป็นน้ำหนัก
และฟีดอีกครั้งใน
ตกลง.
และอีกครั้งเราจึงปรับวิธีที่เรารู้สึกกับข้อมูล
และเราไปกันแล้ว
ตอนนี้เวลานี้หมวกสีขาวเท่ากับ y cross-functional 0
โดยปกติคุณจะไม่ได้รับฟังก์ชันต้นทุนเท่ากับศูนย์
แต่นี่เป็นตัวอย่างที่ง่ายมาก
หวังว่าทุกอย่างจะเข้าท่าทุกครั้งที่เราป้อนแถวเดียวกันนั้นเพราะในกรณีนี้เราแค่จัดการกับแถวนั้นในเครือข่ายประสาท
จากนั้นน้ำหนักที่ได้รับค่ารับอุปทานที่ถูกต้องวิธีการเปิดใช้งานฟังก์ชั่นที่เราได้รับ y หมวก y
มีเมื่อเทียบกับ Y แล้วเราจะเห็นว่าฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายมีการเปลี่ยนแปลง
ข้อเสนอแนะและฟีดข้อมูลที่ Bakker's อยู่ในเครือข่ายของคุณเองจากนั้นเพียงปรับน้ำหนักอีกครั้ง
จากนั้นเราก็ทำซ้ำกระบวนการเดียวกันอีกครั้งด้วยแถวที่แน่นอน
เรากำลังพยายามลดค่าใช้จ่ายนั้น
จนถึงตอนนี้เราได้ติดต่อกับแถวนั้นแล้ว
มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณมีหลายบทบาท
นี่คือชุดข้อมูลแบบเต็ม
เรามีแปดแถวของจำนวนชั่วโมงที่คุณนอนหรืออาจเป็นนักเรียนที่แตกต่างกันในวันที่ทำการสอบเดียวกันกี่ชั่วโมงที่พวกเขาเรียนกี่ชั่วโมงที่พวกเขานอนก่อนที่การสอบจะได้รับแบบทดสอบ
และอย่างที่คุณเห็นนี่ทางซ้ายฉันมีการรับรู้แปดอย่างนี้จริง ๆ
พวกเขาต่างก็รับรู้แบบเดียวกันดังนั้นสิ่งนี้ก็สำคัญเช่นกัน
ฉันแค่คูณมันหรือทำซ้ำแปดครั้งเพื่อเราจะได้
ความคิดก็คือ
แต่สิ่งสำคัญที่นี่คือเครือข่ายประสาทเดียวกันเราจะให้อาหารพวกนี้ในเครือข่าย Samual
เริ่มกันเลยดีกว่า
ดังนั้นหนึ่งสนามบินอย่างที่คุณได้ยินได้ยินได้กล่าวถึงสนามบินแห่งหนึ่งคือเมื่อเราผ่านชุดข้อมูลทั้งหมดและเราฝึกเครือข่ายประสาทของเราในบทบาทเหล่านี้ทั้งหมด
ดังนั้นมีแถวแรกของเราและมีเหตุผลสำหรับแถวแรกมีบทบาทที่สองทำไมฉันมีรอบที่สอง
ดังนั้นอีกครั้งมันถูกป้อนเข้าสู่เครือข่ายประสาทเดียวกันทุกครั้ง
ฉันเพิ่งคัดลอกมันหลายครั้งเพื่อให้เราสามารถมองเห็นได้ว่าสิ่งนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร
จากนั้นอีกครั้งเมื่อมันเกิดขึ้นอีกครั้งแถวที่สามแถวที่สี่มีหัวสีขาวของเราสำหรับแถวที่สี่เป็นต้น
โดยทั่วไปแล้วเราได้รับค่าเดียวกันสำหรับสี่แถวที่เหลือเช่นกัน
ดังนั้นทุกครั้งที่เราป้อนเข้าสู่เครือข่ายประสาทของเราเราจะได้รับมัน
จากนั้นเราเปรียบเทียบกับมูลค่าที่แท้จริง
ดังนั้นมันจึงเป็นค่าจริง
ดังนั้นสำหรับทุกม้วนเรามีค่าจริง
และตอนนี้ขึ้นอยู่กับความแตกต่างเหล่านี้ทั้งหมดระหว่าง
y hat และทำไมเราสามารถคำนวณฟังก์ชันต้นทุนซึ่งเป็นผลรวมของความแตกต่างยกกำลังสองทั้งหมดระหว่างสาเหตุและสาเหตุและครึ่งหนึ่งทั้งหมดนั้นลดลงครึ่งหนึ่งได้อย่างไร
และมีฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายของเรา
และโดยพื้นฐานแล้วตอนนี้สิ่งที่เราทำหลังจากเรามีฟังก์ชั่นราคาเต็มเราย้อนกลับไปและเราอัพเดทน้ำหนักที่เราอัปเดต W 1
WTW
และสิ่งสำคัญที่ต้องจำที่นี่คือการรับรู้ของเครือข่ายประสาทเหล่านี้ทั้งหมดเป็นเครือข่ายประสาท
ไม่ใช่แปดคนเลยมีเพียงอันเดียว
และเมื่อเราอัปเดตตุ้มน้ำหนักเราจะอัปเดตตุ้มน้ำหนักในเครือข่ายนิวรัลเดียวดังนั้นโดยทั่วไปตุ้มน้ำหนักก็จะเหมือนกันสำหรับแถว
ดังนั้นไม่ใช่ทุกบทบาทที่มีน้ำหนักของตัวเอง
ตอนนี้แถวทั้งหมดแบ่งปันน้ำหนักและนั่นคือสาเหตุที่เราดูที่ฟังก์ชันต้นทุนซึ่งคือผลรวมของความแตกต่างของกำลังสอง
ต่อไปเราจะดำเนินการทั้งหมดนี้อีกครั้ง
เราจะป้อนทุก ๆ แถวเข้าสู่เครือข่ายประสาทเพื่อค้นหาฟังก์ชันต้นทุนของเรา
ดังนั้นอย่างที่เราเห็นมาก่อนหน้านี้ที่ซึ่งเรามีเพียงแถวเดียวและเรากำลังทำทุกอย่างอีกครั้งและอีกครั้งเหมือนกันที่นี่
แต่ตอนนี้เรากำลังจะทำและ Pedros หรือ 800
แถวหรือแปดพันแถวอย่างไรก็ตามมีหลายแถวในชุดข้อมูลของคุณ
คุณทำกระบวนการนี้แล้วคำนวณฟังก์ชันต้นทุน
และเป้าหมายที่นี่คือลดฟังก์ชันค่าใช้จ่ายให้น้อยที่สุดและรับทันทีที่คุณพบฟังก์ชันต้นทุนที่เป็นเครือข่ายประสาทสุดท้ายของคุณซึ่งหมายความว่าน้ำหนักของคุณได้รับการปรับและคุณได้พบน้ำหนักที่เหมาะสมสำหรับชุดข้อมูลนี้ที่คุณเริ่ม การฝึกอบรมของคุณและคุณพร้อมที่จะดำเนินการขั้นตอนการทดสอบหรือขั้นตอนการสมัคร
และกระบวนการทั้งหมดนี้เรียกว่าการขยายพันธุ์กลับ
ดังนั้นการอ่านเพิ่มเติมที่คุณอาจต้องการทำเพื่อฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายและฉันรู้ว่าเราเพิ่งพูดถึงเรื่องหนึ่ง
บทความที่ดีอยู่ในการตรวจสอบข้าม
มันเรียกว่ารายการฟังก์ชั่นของหลักสูตรที่ใช้ในเครือข่ายประสาทเทียมพร้อมกับการใช้งาน
ดังนั้นเงินยูโรจึงอยู่ที่นั่น แต่คุณสามารถ google สำหรับคำค้นหาที่แน่นอนหรือวลีค้นหาและคุณจะได้ว่าอันนี้จะเป็นคนแรกที่ปรากฏ
จริงๆแล้วมันมีตัวอย่างที่ดีและแอพพลิเคชั่นหรือการใช้เคสสำหรับฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกันดังนั้นหากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับฟังก์ชั่นค่าใช้จ่าย
และในหมายเหตุนั้นฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับการกวดวิชานี้
ฉันหวังว่าจะได้พบคุณอีกในครั้งต่อไป
จนกว่าจะสนุกกับการเรียนรู้ลึก