Cześć i witamy z powrotem na kursie ubolewania, że dzisiaj zamierzamy zakończyć się propagacją wsteczną.
W porządku, więc wiemy dokładnie wszystko, co powinniśmy wiedzieć o tym,
co dzieje się w waszym wszystkim, co wiemy, że istnieje proces o nazwie propagacji Forward, w której informacja
jest wprowadzana do warstwy wejściowej, a następnie jest propagowana do przodu, aby uzyskać nasze białe czapki nasze wartości wyjściowe,
a następnie porównujemy je z rzeczywistymi wartościami, które mamy w naszym zestawie szkoleniowym.
Następnie obliczamy błędy, a następnie błędy są odtwarzane z powrotem przez sieć w
przeciwnym kierunku, co pozwala nam szkolić sieć, dostosowując wagi.
Kluczową rzeczą, o której należy pamiętać, jest to, że propagacja wsteczna jest
zaawansowanym algorytmem opartym na bardzo interesującej i wyrafinowanej matematyce, która pozwala nam dostosować wagi.
Wszystkie jednocześnie wszystkie wagi są korygowane jednocześnie.
Więc jeśli robimy to ręcznie lub jeśli wymyślimy zupełnie inny algorytm niż Even, jeśli
obliczyliśmy błąd, a następnie próbujemy zrozumieć, jaki wpływ każdy z wag
ma na błąd, który musimy w jakiś sposób dostosuj każdą z wag niezależnie, indywidualnie lub indywidualnie.
Ogromną zaletą backwardingu i kluczową rzeczą do zapamiętania jest to, że podczas
procesu propagacji wstecznej po prostu ze względu na strukturę algorytmu.
Jesteś w stanie dostosować cały czas w tym samym czasie, więc w zasadzie wiesz, która część błędu jest odpowiedzialna
za każdy z twoich ciężarów w sieci neuronowej.
To jest kluczowa podstawowa zasada propagacji wstecznej.
I dlatego tak szybko nabrało tempa w latach 80. i był to przełom.
A jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym i jak dokładnie matematyka działa w tle, dobrym
artykułem, o którym już wspominaliśmy, są sieci neuronowe, a głębokie uczenie się to tak
naprawdę książka Michaela Nielsena.
Znajdziesz matematykę wypisaną i pomoże ci zrozumieć, jak dokładnie jest to możliwe.
Ale na razie dla naszych celów, jeśli z punktu widzenia intuicji, ważną częścią jest pamiętanie, że
właśnie to robi zacofanie.
Dostosowuje wszystkie ciężary w tym samym czasie.
A teraz po prostu wszystko otoczymy krok po kroku, jak przebiega proces
uczenia sieci neuronowej.
W porządku, więc krok pierwszy losowo zainicjowaliśmy wagi na małe liczby zbliżone do zera, ale nie na zero.
W rzeczywistości nie skupialiśmy się na inicjalizacji wag podczas samouczków intuicji, ale
musieliśmy zacząć od czegoś i zostały zainicjowane losowymi wartościami bliskimi zeru.
A następnie poprzez proces rozmnażania przez propagację wagi te są korygowane do
momentu zminimalizowania błędu.
Funkcja minimalizacji kosztów jest więc zminimalizowana.
Następnie krok dwa wejścia pierwsza obserwacja wszystkich zestawów danych do pierwszego rzędu do wejścia Lehre
każda funkcja jest jednym wejściem.
Więc po prostu weź grzebienie i umieść je w węzłach wejściowych osobno dla propagacji od lewej do prawej.
Neurony są aktywowane w taki sposób, że wybierają nasze widzenie Aktywacja
neuronów jest ograniczona przez wagi, które w zasadzie określają, jak ważna jest aktywacja każdego neuronu,
a następnie propagują aktywację, aż do uzyskania rezultatu.
W tym przypadku.
Więc zasadniczo propagujesz od lewej do prawej.
Idziesz aż do momentu, w którym dostaniesz swój kapelusz.
Następnie porównaj wynik z faktycznym wynikiem.
Zmierz wygenerowany błąd, a następnie wykonaj wstecz od prawej do lewej powietrze jest dwubiegunowy
ponownie.
Zaktualizuj wagi zgodnie z ich odpowiedzialnością za błąd.
Znowu jesteś w stanie obliczyć, że ze względu na sposób, w jaki zbudowany jest algorytm perturbacji
wstecznej, tempo uczenia się decyduje o tym, jak bardzo aktualizujemy wagi, a szybkość uczenia
się jest parametrem, który możesz kontrolować w sieci neuronowej.
Krok 6 powtórz kroki 1 2 5 i zaktualizuj wagi po każdej obserwacji.
Nazywa się to uczeniem się wzmacniania, aw naszym przypadku było to stochastyczne pochodzenie gradientowe lub powtarzaj kroki od 1
do 5.
Ale w ten sposób dopiero po serii obserwacji lub uczenia się wsadowego jest to albo pochodzenie o pełnym
gradiencie, albo zielony Nissan oznaczony znakiem, albo minimalne pochylenie z gradientem i krok siódmy,
gdy cały pociąg przeszedł przez sztuczną sieć neuronową, która sprawia, że epoka przeradza się w więcej epok.
Zasadniczo po prostu rób to, robiąc to i robiąc to i pozwalając
twojej sieci neuronowej trenować coraz lepiej i lepiej i stale dostosowuj się, minimalizując funkcję kosztu.
Więc idziemy.
Są to kroki, które musisz wykonać, aby zbudować sztuczne sieci neuronowe i szkolić je.
I to są kroki, które podejmujesz, dopóki nie zjesz lunchu w praktycznych tutorialach.
Życzymy powodzenia i czekam na Ciebie następnym razem.
Do tego czasu cieszcie się nauką.