Bonjour et bienvenue au cours sur le déplorage d'aujourd'hui, nous allons conclure avec la propagation en arrière.
Donc, nous savons à peu près tout ce que nous avons besoin
de savoir sur ce qui se passe dans votre tout. Nous savons qu'il existe un processus appelé propagation avancée dans lequel
les informations sont entrées dans la couche d'entrée puis propagées vers l'avant pour obtenir nos chapeaux blancs. nos valeurs de sortie et
ensuite nous les comparons aux valeurs réelles que nous avons dans notre ensemble de formation.
Et ensuite, nous calculons les erreurs, puis les erreurs sont propagées dans le réseau dans le sens
inverse, ce qui nous permet d’entraîner le réseau en ajustant les poids.
Donc, la chose la plus importante à retenir ici est que la propagation en retour
est un algorithme avancé basé sur des calculs mathématiques très intéressants et sophistiqués qui nous permettent d’ajuster les poids.
Tous en même temps, tous les poids sont ajustés simultanément.
Donc, si nous le faisions manuellement ou si nous avançons avec un type d’algorithme très différent de
Même si nous calculions l’erreur et essayions ensuite de comprendre l’effet de chacun
des facteurs de pondération sur l’erreur, nous devrions en quelque sorte ajuster chacun des poids indépendamment, indépendamment ou individuellement.
L’énorme avantage de la régularisation et de l’importance essentielle à retenir est que pendant le
processus de propagation en arrière, tout simplement en raison de la structure de l’algorithme.
Vous êtes en mesure de régler en même temps de manière à connaître la partie de l'erreur responsable de chacun de
vos facteurs de pondération dans le réseau de neurones.
Voilà le principe fondamental fondamental de la propagation en retour.
Et c’est la raison pour laquelle elle s’est accélérée si rapidement dans les années 1980 et qu’il s’agissait d’une avancée majeure.
Et si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet et sur le fonctionnement exact des mathématiques à l'arrière-plan, un
bon article que nous avons déjà mentionné est celui des réseaux de neurones. L'apprentissage en profondeur est en fait
un livre de Michael Nielsen.
Vous trouverez les mathématiques écrites et cela vous aidera à comprendre comment cela est possible.
Mais pour l’instant, pour notre propos, si le point de vue de l’intuition est important, c’est de se rappeler que
c’est ce que le backwardation fait.
Il ajuste tous les poids en même temps.
Et maintenant, nous allons tout terminer en décrivant pas à pas ce qui se passe dans la
formation d’un réseau de neurones.
Très bien, alors nous avons initialisé de manière aléatoire les poids avec des nombres proches de zéro mais pas zéro.
Nous n'avons pas vraiment mis l'accent sur l'initialisation des poids lors des didacticiels d'intuition, mais nous
devons commencer quelque part et ils sont initialisés avec des valeurs aléatoires proches de zéro.
Et à partir de là, tout au long du processus de propagation par propagation, ces poids sont ajustés jusqu'à
ce que l'erreur soit minimisée.
La fonction de coût est donc minimisée.
Ensuite, la deuxième étape saisit la première observation de tous vos ensembles de données sur la première ligne dans l'entrée
Lehre. Chaque entité correspond à une entrée.
Donc, fondamentalement, prenez les peignes et placez-les dans les nœuds d’entrée séparément pour une propagation de gauche à droite.
Les neurones sont activés de la manière dont ils perçoivent dans notre vision. L'activation
des neurones de la vision est limitée par les poids. Les poids déterminent l'importance de l'activation de chaque neurone
jusqu'à ce qu'elle soit propagée jusqu'à l'obtention du résultat final.
Dans ce cas.
Donc, fondamentalement, vous propagez de gauche à droite.
Vous allez jusqu'au bout et vous obtenez votre chapeau.
Comparez ensuite le résultat au résultat réel.
Mesurez l'erreur générée et effectuez ensuite le backwardation de droite à gauche. L'air est à nouveau
bipolaire.
Mettez à jour les poids en fonction de la responsabilité de l'erreur.
Là encore, vous pouvez calculer cela en raison de la façon dont l'algorithme de perturbation à propagation arrière est
structuré, le taux d'apprentissage détermine le degré de mise à jour des pondérations du taux d'apprentissage
comme paramètre que vous pouvez contrôler dans votre réseau de neurones.
Étape 6, répétez les étapes 1 et 5 et mettez à jour les poids après chaque observation.
C'est ce qu'on appelle l'apprentissage par renforcement et, dans notre cas, il s'agissait d'une descente de gradient stochastique ou des étapes 1 à
5 répétées.
Mais de cette façon, ce n’est qu’après un lot d’observations ou d’apprentissage par lot qu’il s’agit d’une descente complète en pente
ou d’un badge vert Nissan ou d’une descente en dégradé groupée et de la septième étape
lorsque tout le train a traversé le réseau neuronal artificiel qui permet à une époque de refaire plusieurs époques.
Donc, fondamentalement, continuez simplement de faire cela et faites cela et faites cela et laissez votre
réseau de neurones s’entraîner de mieux en mieux et s’adapter constamment à mesure que vous minimisez la fonction de coût.
Alors on y va.
Telles sont les étapes à suivre pour construire vos réseaux de neurones artificiels et les former.
Et ce sont les étapes que vous suivrez jusqu'à ce que je dîne dans les tutoriels pratiques.
Je vous souhaite bonne chance et au plaisir de vous voir la prochaine fois.
Jusque-là, profitez de l'apprentissage.