Salve e bentornati al corso sulla deplorazione di oggi, andremo a concludere con la propagazione posteriore.
Va bene così sapete praticamente tutto ciò che dobbiamo sapere su ciò che
accade nel vostro tutto ciò che sappiamo che esiste un processo chiamato Propagazione diretta dove le informazioni sono inserite nel
livello di input e poi propagate in avanti per ottenere i nostri cappelli bianchi i nostri valori di output e
quindi li confrontiamo con i valori effettivi che abbiamo nel nostro set di allenamento.
E poi calcoliamo gli errori, quindi gli errori vengono propagati attraverso la rete nella direzione
opposta e ciò ci consente di addestrare la rete regolando i pesi.
da una matematica molto interessante e sofisticata che ci consente di aggiustare i pesi.
Quindi l'unica cosa importante da ricordare qui è che la retropropagazione è un algoritmo avanzato guidato
Tutti nello stesso momento tutti i pesi sono regolati simultaneamente.
Quindi, se lo stessimo facendo manualmente o se stessimo inventando un tipo di algoritmo molto diverso
da quello anche se calcolassimo l'errore e poi stessimo cercando di capire quale
effetto ha ciascuno dei pesi sull'errore avremmo in qualche modo regolare ciascuno dei pesi indipendentemente indipendentemente o individualmente.
L'enorme vantaggio della retrocessione e una cosa fondamentale da ricordare è che durante il
processo di back propagation semplicemente per il modo in cui è strutturato l'algoritmo.
tempo in modo da sapere sostanzialmente quale parte dell'errore è responsabile per ciascuno dei tuoi pesi nella rete neurale.
Sei in grado di regolare tutto contemporaneamente allo stesso
Questo è il principio fondamentale fondamentale alla base della propagazione del dorso.
E questo è il motivo per cui è cresciuto così rapidamente negli anni '80 e questo è stato un importante passo avanti.
E se ti piacerebbe saperne di più su questo e su come esattamente la matematica lavori in background,
un buon articolo che abbiamo già menzionato è le reti neurali e l'apprendimento profondo è in realtà
un libro di Michael Nielsen.
Troverai la matematica scritta e ti aiuterà a capire come esattamente questo è possibile.
scopi se da un punto di vista dell'intuizione la parte importante è ricordare che questo è ciò che fa l'arretratezza.
Ma per ora per i nostri
Regola tutti i pesi allo stesso tempo.
E ora avvolgeremo tutto con una procedura passo-passo di ciò che accade nell'addestramento
di una rete neurale.
D'accordo, quindi, il primo passo inizializzammo i pesi a piccoli numeri vicini allo zero ma non zero.
Non ci siamo concentrati sull'inizializzazione dei pesi durante i tutorial di intuizione, ma poi
dobbiamo iniziare da qualche parte e sono inizializzati con valori casuali vicini allo zero.
processo di propagazione per propagazione questi pesi vengono regolati fino a quando l'errore non viene minimizzato.
E da lì attraverso il
Quindi la funzione di costo è ridotta al minimo.
Quindi passo due ingressi la prima osservazione tutti i tuoi set di dati alla prima riga nell'input
Lehre ogni caratteristica è un input.
Quindi, in pratica prendi i pettini e inseriscili nei nodi di input separatamente per la propagazione da sinistra a
destra.
nella nostra visione L'attivazione dei neuroni è limitata dai pesi i pesi
determinano fondamentalmente quanto sia importante l'attivazione di ciascun neurone per poi propagare l'attivazione fino a ottenere un risultato.
I neuroni sono attivati ​​in un modo che essi selezionano
In questo caso.
Quindi fondamentalmente ti proponi da sinistra a destra.
Vai fino in fondo e ottieni il tuo cappello.
Quindi confrontare il risultato con il risultato effettivo.
Misura l'errore generato e poi fai il backwardation da destra a sinistra l'aria è di nuovo
bipolare.
Aggiorna i pesi in base a quanto sono responsabili dell'errore.
Anche in questo caso si è in grado di calcolare che, a causa del modo in cui è
strutturato l'algoritmo di perturbazione del dorso, il tasso di apprendimento decide di quanto si aggiorna
il peso come parametro che è possibile controllare nella rete neurale.
Passaggio 6 Ripetere i passaggi 1 2 5 e aggiornare i pesi dopo ogni osservazione.
Questo è chiamato apprendimento di rinforzo e nel nostro caso era la discesa del gradiente stocastico o ripetere i passaggi da 1
a 5.
tratta di una discesa a gradiente completo o Nissan verde con badge o mini discesa a gradiente e gradino sette
quando l'intero treno è passato attraverso una rete neurale artificiale che fa rifare un'epoca in altre epoche.
Ma in questo modo è solo dopo una serie di osservazioni o di apprendimento in batch che si
Quindi, in pratica, continuate a farlo, facendo ciò e facendo in modo che la vostra
rete neurale si alleni meglio, sempre meglio, e si adegui costantemente riducendo al minimo la funzione di costo.
Quindi eccoci.
Questi sono i passi che devi compiere per costruire le tue reti neurali artificiali e addestrarlo.
E questi sono i passi che farai fino a quando pranzerò nei tutorial pratici.
Ti auguro buona fortuna e non vedo l'ora di vederti la prossima volta.
Fino ad allora goditi l'apprendimento.