Merhaba ve kursa tekrar hoş geldiniz deyin ve kendi öğrenme ağlarını hareket halindeyken
gördüğümüze göre artık öğrenme biçimimizi öğrenmenin zamanı geldi.
Bu yüzden içine girelim.
Bunlar, yapmak istediğinizi yapmak için bir program elde etmede iki temelde farklı yaklaşımlardır.
Birincisi, programın belirli kurallarını ve hangi sonuçların istediğinizi anlattığınız sabit kodlanmış
kodlamadır.
Ve sadece bütün yol boyunca rehberlik ettiniz ve programın başa çıkması gereken
tüm olası seçenekleri hesaba katıyorsunuz.
Öte yandan, programın kendi başına ne yapması gerektiğini anlayabilmesi için bir tesis oluşturduğunuz
sinir ağlarına sahipsiniz.
Yani temel olarak, girişleri sağladığınız bu sinir ağını, çıktı olarak istediğinizi söylerseniz, o zaman kendi
başına her şeyi anlamanıza izin veriyorsunuz demektir.
İki esaslı olarak farklı yaklaşımlar ve bu eğitimlerden geçerken aklımızda tutmanız gereken bir
şey var.
Hedefimiz, daha sonra kendi başlarına öğrenen bu ağın yaratılmasıdır.
anda verebileceğim güzel bir örnek bu dersin ilerisinde olacak, ancak örneğin çok görsel bir örnek.
Kurallara girmeye çalışmaktan kaçınacağım ve size şu
Sol tarafta nasıl bir köpek ve kedi kürkü ayırt edersiniz solda tasvir edilen
süreçte tasvir edilen süreçte kedi kulakları gibi şeyler olmalı bu bıyıklara dikkat etmeniz gereken
bu tip burnun dikkatini çeken burun tipine dikkat edin yüzün şekli, bu
renkleri göz önüne alırsanız, bütün bunları açıklarsanız, kulaklar eğimli ve kedi
gibi eğilirse kulaklar kedi yerine sivri uçmuş gibi olur.
ve köpeklerle tüm bu kediler ve köpeklerle birlikte bir klasöre işaret edersiniz ve bunu
size söylersiniz. Seni aldım, kedilerden bazı resimlerim var ve köpekler gidip bir kedinin ne olduğunu öğreniyorum.
Öte yandan bir sinir ağı için sinir ağlarını kodladığınızda mimariyi kodlarsınız ve sinir ağını, daha
önce kategorize edilmiş olan kediler
Git ve bir köpeğin ne olduğunu öğren.
Ve sinir ağı kendi başına anlamak için ihtiyaç duyduğu her şeyi anlayacaktır ve sonra bir kedi ya
da köpeğin yeni bir görüntüsünü verince ne kadar olduğunu anlamak için eğitildikten sonra daha da
aşağı inecektir.
Öyleyse onlar da temel olarak birbirinden farklı iki yaklaşımdır.
Ve bugün, yavaş yavaş ikinci yaklaşımın nasıl işlediğine başlamaya başlayacağız.
Tamam.
O zaman ona düz olalım.
Burada tek katmanlı ileri beslemeli sinir ağı denilen ve tek bir katmana sahip olan çok temel sinir ağına sahibiz
ve aynı zamanda bir algı olarak da adlandırılmaktadır.
Şimdi başlamadan önce, ayarlamamız gereken şeylerden biri çıktı değeridir.
Şu anda sadece bir Y olduğunu görebilirsiniz.
Orada bir şapka takmamız gerekiyor.
Ve bunun nedeni genellikle y gerçek değeri temsil eder ve kullanacağımız şey budur.
Peki neden gerçeklik çıktı değerinin, sinir ağı tarafından algoritma tarafından öngörülen değer olduğunu
gördüğümüz gerçek değer olacak.
Neden çıktı değeri nedir?
Temelde çıktı değeri için kullanılan ad.
Ve 1957'de Frank Rosenblat tarafından ilk icat edilen algı ve bütün fikri kendisini
gerçekten öğrenen ve ayarlayabilen bir şey yaratmaktı.
Ve şimdi bakacağımız şey de bu.
Bu yüzden kuralımızı çizmiş durumdayız.
Bakalım algımız nasıl öğreniyor.
Diyelim ki, algıya ve temel olarak kendi ağımıza tedarik edilen bazı giriş
değerlerine sahibiz.
Daha sonra aktivasyon fonksiyonu uygulanır.
Bir çıktıımız var ve şimdi çıktıyı bir grafikte çizmeye gidiyoruz.
İşte bizim çıktılarımız var.
Şimdi yapmamız gereken, çıkış değerini, sinir ağının doğru olmasını
istediğimiz fiili değere kıyaslamamız gerektiğini öğrenebilmek.
Ve bu y değeri.
Ve eğer onu buraya koyarsak biraz fark olduğunu göreceksin.
Şimdi, maliyet fonksiyonu adı verilen bir fonksiyonu, fiili değer ile çıktı
değeri arasındaki karenin farkının yarısı kadar hesapladığımızı hesaplayacağız.
Şimdi orada sınıf işlevi için gelebilecek birçok yolu var.
Kullanabileceğiniz birçok farklı maliyet fonksiyonu vardır.
konuştuğumuzda daha fazla bilgi edineceğiz, ancak şimdilik bunun maliyet fonksiyonu olduğuna ve temelde
maliyet fonksiyonunun bize anlattıklarının, tahmininizdeki hatanın ne olduğu.
Muhtemelen en yaygın olarak kullanılan çağrı fonksiyonudur ve neden
kullandığımız bu işlevin, terbiyeli bir eğim hakkında
Amacımız, maliyet işlevini en aza indirgemektir, çünkü maliyet fonksiyonu ne kadar düşükse, y şapkası y'ye o
kadar yakındır.
Tamam, böylece biz sadece devam edelim, hemfikiriz.
Temel olarak buradan bir maliyet fonksiyonu var ve buradan
şimdi ne yaptığımızı şimdi karşılaştırdığımızda, bu bilgiyi sinir ağına geri göndereceğiz.
ağına geri dönen bilgiler var ve ağırlıklara gidiyor ve ağırlıklar güncelleniyor.
Dolayısıyla orada sinir
Temel olarak, bu çok basit sinir ağında kontrolümüz olan tek şey, W 1
W2 ile W arasındaki tüm ağırlıklardır. Amacımız maliyet fonksiyonunu en aza indirgemek ve böylece ağırlıkları güncellemek.
Böylece ağırlıkları güncelledik ve onları biraz değiştirdik.
Ve ne için tam olarak nasıl aşağı öğreneceğiz
ama şimdilik biz ağırlıkları var kabul ve daha sonra devam ediyoruz.
Ancak burada
verilerin ekran görüntüsünü koydum, şu anda bu deneyin tamamında yaptığımız şeyin şu anda sadece bir rolle uğraştığımızı bir noktaya değindim.
Dolayısıyla, bir sıradaki bir veri kümesine sahibiz, buna karşılık,
tahmin ettiğimiz değişkenin ne olduğu gibi, ne kadar çalışacağınız ile ilgileniyoruz.
Bir sınava gireceğiniz sonuç nedir?
Ve bağımlı bağımsız değişkenler
kaç saat uyuduğunuz ve kaç test yaptınız dersiniz.
Yarıyılın ortasında Yani yarıyılın ortasında bir sınav var oranın% 'sına ulaştınız.
Bu değişkenlere dayanarak, sınav için hangi puanı
alacağınızı tahmin etmeye çalışıyoruz ve gerçek değeri olan yüzde 93'ü inceleyelim.
İşte bu nedenle.
Yani.
Böylece bu
üç değeri şimdi ikinci kez bir sinir ağına besliyoruz ve daha sonra sonucu beyazla kıyaslayacağız.
Bu yüzden nasıl çalıştığını görelim.
Bu değerleri sinir ağına besleriz.
tekrar değerler besliyoruz demektir, burada nokta aynı
topu besliyoruz, bu yüzden yalnızca denediğimiz bir rulo var. Biz eğitiyoruz bir sıra üzerinde
Her şey ayarlanır ve ağırlıklar bunu algılar böylece bunu tekrar görebiliriz, burada
Bunun nedeni, bunun basit bir basit örnek olmasıdır.
Sonra ahlak olduğunda ne olacağını göreceğiz.
Böylece yine bu satırları çapraz işlevsel ayarlamalarımızda besledik.
Gördüğünüz gibi herşey bu çizgiler boyunca tekrar oluyor.
Demek ki beyaz şapkamız her seferinde değişiyor, çünkü ağırlıkları değiştirdik.
Tek sahip olduğum, giysilerimin işleyişini değiştiriyor, hepsini bir daha değiştirerek onları besliyoruz.
Değişen kıyafetler değişti neden?
Ağırlıklar tekrar ayarlanacak şekilde ağırlıklara bilgi geri bildirimi göndeririz.
Ayarlanan her şey ağırlıklara geri döndüğümüzde aynı değerleri besliyoruz.
Ve bir kez daha içeri girecek.
TAMAM.
Ve başka zamanlarda, bilginin içinde hissettiğimiz yolu bu şekilde ayarladık.
Ve işte gidiyoruz.
Şimdi bu kez beyaz şapka çapraz işlevsel 0'a eşittir.
Genellikle, sıfıra eşit maliyet fonksiyonu almazsınız.
Ancak bu çok basit bir örnek.
Umarım tüm bunlar aynı satıra
her girdiğimizde mantıklı gelmiştir çünkü bu durumda sadece bu satırları sinir ağımızla ilgiliyiz.
Öyleyse ağırlıklar, değerlerin geçerli tedarik kaynağına sahip olmasını sağlamak için aktivasyon
işlevinin uygulanma yollarını Y'ye uyguladığımızda y ile karşılaştırdığımızda Y ile karşılaştırıldığında maliyet fonksiyonunun nasıl değiştiğini görüyoruz.
Geri bildirim ve Bakker'ın kendi ağında bulunduğu bilgileri
besleyin ve sonra ağırlıkları tekrar ayarlayın.
Ve sonra aynı işlemi aynı satırla yeniden tekrarlarız.
Bu masrafı en aza indirmeye çalışıyoruz.
Şimdiye kadar sadece bir sıra ile uğraştık.
Birden fazla rolünüz olduğunda ne olacağını görelim.
İşte tam veri seti.
Kaç saatler boyunca uyuduğunuz
sekiz sıraya sahibiz veya belki de aynı sınavı alarak günde farklı öğrencilerdir. Sınava sınava girmeden
önce kaç saat uyuduklarını saatlerce öğrendiklerini ve testte nihai sonuçlarını alacaklarını.
Ve burada solda görebildiğiniz gibi, bu algılamalardan sekizim var aslında.
Hepsi aynı algılamadır, bu da önemlidir.
Onu çoğalttım ya da sekiz defa çoğaltıp beğenebildik.
Akıl kavramı bu.
Ancak burada
önemli olan şey, bunları bir Samuel ağa besleyeceğimiz aynı sinir ağı.
Hadi başlayalım, hadi başlayalım.
Duyacağınız üzere bir
havaalanı, bir hava limanından bahsettikten sonra, bütün bir veri setini kullandığımız ve sinir ağımızı bu rollerin hepsinde eğittiğimizden bu listeler.
İlk sıra var ve ilk sıra için ikinci
bir rol var neden orada, ikinci tura katılmıştım.
Her seferinde yine aynı sinir ağına besleniyor.
Onları birkaç kez kopyaladım, böylece bunun nasıl olduğunu görsel olarak görebiliriz.
Sonra yine oluyor gibi, üçüncü sıra
dördüncü sıra var dördüncü sıra için beyaz başımız var.
Temelde o zaman kalan dört satıra aynı değerleri elde ederiz.
Dolayısıyla her seferinde sinir ağına bir satırlık beslenirsek, anlaşırız.
Sonra gerçek değeri karşılaştırırız.
Yani gerçek değerler bunlar.
Bu yüzden her rulo için gerçek bir değerimiz var.
Ve şimdi, bu hatalar arasındaki tüm bu
farklılıklara dayanarak neden ve neden arasındaki karelerin toplamının toplamı olan maliyet fonksiyonunu neden hesaplayabildiğimizi ve bunların hepsinin yarıya indirildiğini görüyoruz.
Ve maliyet fonksiyonumuz var.
Temel olarak şimdi tam maliyet
fonksiyonumuza sahip olduktan sonra ne yaparsak geri gideriz ve güncellediğimiz ağırlıkları W 1 WTW olarak güncelliyoruz.
Burada hatırlanması gereken en önemli
şey, tüm bu algılamaların bu sinir ağlarının hepsinin aslında bir sinir ağı olmasıdır.
Yani sekiz tane yok sadece bir tane var.
Ve ağırlıkları güncellediğimizde, bu bir
sinir ağındaki ağırlıkları güncelleyeceğiz, böylece temelde ağırlıklar tüm satırlar için aynı olacak.
Dolayısıyla her rolü kendi ağırlığı oluşturan durum böyle değil.
Artık tüm satırlar ağırlıkları paylaşıyor ve bu
yüzden kare farklarının toplamı olan maliyet fonksiyonuna baktık ve ardından ağırlıkları güncelledik ve şimdi buradan sadece bir yineleme oldu.
Sonra her şeyi tekrar yapacağız.
Her tek sırayı sinir ağına
besleyip maliyet fonksiyonumuzu bulacağız ve bu işlemi tekrar yapacağız.
Daha önce
gördüğümüz gibi sadece bir satırı yaptığımız yerdeydi ve burada her şeyi tekrar tekrar yapıyorduk.
Ancak şimdi, veri setinizde
birçok satır var ancak Pedros veya 800 satır veya sekiz bin satır yapıyor olacağız.
Bu işlemi yaparsınız ve sonra maliyet fonksiyonunu hesaplarsınız.
Ve burada amaç, maliyet fonksiyonunu
en aza indirmek ve ağırlıklarınızın ayarlandığı anlamına gelen, son sinir ağınız olan
maliyet fonksiyonunun bir dakikasını bulur bulmaz ulaşabilmeniz ve başladığınız bu veri seti için en
uygun ağırlıkları bulmanızdır. Eğitiminiz bitti ve test aşamasına veya uygulama aşamasına geçmeye hazırsınız.
Ve bu sürecin tamamına geri yayılım denir.
Maliyet fonksiyonu için yapmak isteyebileceğiniz bazı ilave
okumalar var ve ben sadece birinden bahsettik ve bir çok farklı önerme olduğunu biliyorum.
İyi bir makale, çapraz doğrulanmış olarak bulunur.
Buna sinir ağlarında kullanılan ders işlevi listesi de denir.
Dolayısıyla avro var, ancak tam olarak bu arama terimi
veya arama ifadesi için google'la çalışabilirsin ve bunu bir tane açılan ilk olacak.
Maliyet işlevleri hakkında daha fazla bilgi
edinmek isterseniz, aslında bazı iyi örnekler ve uygulama farklı maliyet işlevleri için durumları var Bu makaleyi gözden geçirin.
Ve bu notada umarım bu eğiticiden hoşlanırsınız.
Gelecek sefer sizi görmek için sabırsızlıkla bekliyorum.
O zamana kadar derinlemesine öğrenmenin tadını çıkarın.