Bună ziua și binevenită înapoi la cursul de deplângere astăzi vom încheia cu propagarea înapoi.
Bine, așa că știm destul de mult tot ceea ce trebuie să
știm despre ce se întâmplă în tot ceea ce știm că există un proces numit propagare în față în care informațiile
sunt introduse în stratul de intrare și apoi este propagat înainte pentru a obține pălăriile noastre albe valorile noastre de ieșire și
apoi le comparăm cu valorile reale pe care le avem în setul nostru de instruire.
Apoi, calculăm erorile, apoi erorile sunt propagate înapoi prin rețea în direcția opusă
și care ne permite să instruim rețeaua prin ajustarea greutăților.
Deci, un important lucru important de reținut aici este faptul că propagarea înapoi
este un algoritm avansat condus de matematică foarte interesantă și sofisticată, care ne permite să ajustăm greutățile.
Toate acestea, în același timp, toate greutățile sunt reglate simultan.
Dacă aș fi făcut acest lucru manual sau dacă vom veni cu un tip diferit de algoritm decât
Chiar dacă am calculat eroarea și apoi am încercat să înțelegem ce efect are
fiecare greutate asupra erorii pe care ar trebui să o cumva ajustați fiecare dintre greutăți independent independent sau individual.
Avantajul imens al backwardării și este un lucru esențial de reținut este faptul că în timpul
procesului de propagare înapoi pur și simplu din cauza modului în care algoritmul este structurat.
Puteți să vă ajustați tot timpul în același timp, astfel încât să știți în esență ce parte din eroarea este
responsabilă pentru fiecare dintre greutățile dvs. din rețeaua neuronală.
Acum, acesta este principiul esențial fundamental care stă la baza propagării spatelui.
Iată de ce a crescut atât de rapid în anii 1980 și a fost un progres major.
Dacă doriți să aflați mai multe despre acest lucru și cum funcționează matematica în fundal, atunci un articol
bun despre care am menționat deja este rețeaua neurală și învățarea profundă este de fapt o
carte a lui Michael Nielsen.
Veți găsi scris matematica și vă va ajuta să înțelegeți cât de exact este posibil.
Dar pentru moment, pentru scopurile noastre, dacă dintr-un punct de vedere al intuiției, partea importantă este să ne amintim că
aceasta este ceea ce face backwardarea.
Reglează toate greutățile în același timp.
Iar acum vom incheia totul cu o trecere pas cu pas a ceea ce se intampla
in formarea unei retele neuronale.
În regulă, astfel încât pasul 1 am inițializat aleator greutățile la numere mici aproape de zero, dar nu de zero.
Nu ne-am concentrat cu adevărat asupra inițializării greutăților în timpul tutorialelor de intuiție, dar atunci
trebuie să începem undeva și sunt inițializate cu valori aleatorii aproape de zero.
Și de acolo, prin procesul de propagare prin propagare, aceste greutăți sunt ajustate până când
eroarea este minimizată.
Deci, funcția de cost este minimizată.
Apoi pasul doi introduce prima observație cu toate seturile de date pe primul rând în Lehre de intrare
fiecare caracteristică este o intrare.
Prin urmare, luați pieptenii și le puneți în nodurile de intrare separat pentru propagarea de la stânga la dreapta.
Neuronii sunt activi într-un mod pe care ei îl aleg în viziunea
noastră Activarea neuronilor este limitată de greutăți, greutățile determină în mod esențial cât de importantă este activarea
fiecărei neuroni atunci se propagă activarea până la obținerea rezultatelor.
În acest caz.
Deci, practic, vă propagați de la stânga la dreapta.
Mergeți până când ajungeți și veți obține pălăria.
Apoi comparați rezultatul cu rezultatul real.
Măsurați eroarea generată și apoi efectuați întoarcerea din dreapta în stânga, iar aerul este din nou
bipolar.
Actualizați greutățile în funcție de cât de mult sunt responsabili pentru eroare.
Din nou, puteți calcula că, din cauza modului în care este structurat algoritmul de perturbare propagat în spate,
rata de învățare decide prin cât de mult actualizăm greutățile rata de învățare ca parametru
pe care îl puteți controla în rețeaua dvs. neuronală.
Pasul 6 repetați pașii 1 2 5 și actualizați greutățile după fiecare observație.
Aceasta se numeste invatare de intarire si in cazul nostru a fost descendenta de gradient stochastic sau se repeta
pasii 1-5.
Dar în acest fel este doar după un lot de observații sau de învățare în lot este fie o coborâre
completă, fie o nișă verde Nissan sau o înclinare cu gradient și un pas șapte când
trenul a trecut prin rețeaua neuronală artificială, ceea ce face ca o epocă să redea mai multe epoci.
Deci, practic doar continuați să faceți acest lucru și să faceți acest lucru și să faceți acest lucru și să permiteți
rețelei dvs. neuronale să se antreneze mai bine și mai bine și mai bine și să se adapteze constant pe măsură ce minimalizați funcția de cost.
Așa că mergem.
Aceștia sunt pașii pe care trebuie să vi le faceți pentru a vă construi rețelele neurale artificiale și pentru a le instrui.
Și acestea sunt pașii pe care îi veți lua până când voi lua prânzul în tutorialele practice.
Vă doresc cele mai bune norocuri și aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare.
Până atunci, bucurați-vă de învățare.