Hola y bienvenidos de nuevo al curso sobre deplorar hoy, vamos a concluir con la propagación de regreso.
De acuerdo, sabemos casi todo lo que necesitamos saber sobre lo que
sucede en todo lo que sabemos que hay un proceso llamado Reenvío directo donde la información se ingresa en
la capa de entrada y luego se propaga hacia adelante para obtener nuestros sombreros blancos nuestros valores de salida y
luego los comparamos con los valores reales que tenemos en nuestro conjunto de capacitación.
Y luego calculamos los errores y luego los errores se propagan a través de la red en
la dirección opuesta y eso nos permite entrenar la red ajustando los pesos.
algoritmo avanzado impulsado por matemáticas muy interesantes y sofisticadas que nos permite ajustar los pesos.
Entonces, la clave de una cosa importante para recordar aquí es que la propagación de retorno es un
Todos ellos al mismo tiempo todos los pesos se ajustan simultáneamente.
Entonces, si lo hiciéramos manualmente o si tuviéramos un tipo de algoritmo muy diferente de Aún si calculamos
el error y luego intentamos entender qué efecto tiene cada uno de los pesos
en el error, de alguna manera tendríamos que ajustar cada una de las pesas de forma independiente o individualmente.
La gran ventaja de backwardation y es una cosa clave para recordar es que durante el
proceso de propagación de retorno simplemente debido a la forma en que se estructura el algoritmo.
que básicamente sabes de qué parte del error es responsable cada uno de tus pesos en la red neuronal.
Puedes ajustar todo el camino al mismo tiempo, así
Ahora ese es el principio fundamental fundamental subyacente de la propagación hacia atrás.
Y esta fue la razón por la que se recuperó tan rápidamente en la década de 1980 y este fue un gran avance.
Y si desea obtener más información sobre eso y cómo funcionan exactamente las matemáticas en segundo plano, entonces un
buen artículo que ya hemos mencionado es el de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, en realidad
es un libro de Michael Nielsen.
Encontrarás las matemáticas escritas y te ayudarán a entender cómo es posible esto.
si desde el punto de vista de la intuición, la parte importante es recordar que eso es lo que hace la backwardation.
Pero por ahora para nuestros propósitos
Ajusta todos los pesos al mismo tiempo.
Y ahora vamos a resumir todo con una guía paso a paso de lo que sucede en
el entrenamiento de una red neuronal.
Muy bien, así que paso uno inicializamos aleatoriamente los pesos a números pequeños cercanos a cero, pero no a cero.
Realmente no nos enfocamos en la inicialización de los pesos durante los tutoriales de intuición, pero
luego tenemos que comenzar en alguna parte y se inicializan con valores aleatorios cercanos a cero.
a través del proceso de propagación por propagación, estos pesos se ajustan hasta que el error se minimiza.
Y a partir de ahí,
Entonces, la función de costo se minimiza.
Luego haga dos entradas la primera observación todos sus conjuntos de datos a la primera fila en la entrada
Lehre cada característica es una entrada.
Así que, básicamente, tome los panales y colóquelos en los nodos de entrada por separado para la propagación de izquierda a
derecha.
neuronas de visión. La activación está limitada por los pesos. Los pesos básicamente determinan
la importancia de la activación de cada neurona y luego propagan la activación hasta obtener el resultado del producto.
Las neuronas se activan de una manera que captan en nuestras
En este caso.
Entonces, básicamente, se propaga de izquierda a derecha.
Sigues todo el camino hasta que llegas y sacas tu sombrero.
Luego compara el resultado con el resultado real.
Mida el error generado y luego realice la retroalimentación de derecha a izquierda, el aire es bipolar
nuevamente.
Actualice las ponderaciones de acuerdo con cuánto son responsables del error.
De nuevo, puede calcular que, debido a la estructura del algoritmo de perturbación de propagación hacia
atrás, la tasa de aprendizaje decide por cuánto actualizamos las ponderaciones la tasa de
aprendizaje como parámetro que puede controlar en su red neuronal.
Paso 6 repite los pasos 1 2 5 y actualiza los pesos después de cada observación.
Eso se llama aprendizaje de refuerzo y en nuestro caso fue descenso de gradiente estocástico o repetir los pasos 1
a 5.
descenso de gradiente completo o una insignia de Nissan verde o un gradiente de gradiente mini batido y el paso siete
cuando todo el tren pasó por una red neuronal artificial que hace que una época rehaga más épocas.
Pero de esa forma es solo después de un lote de observaciones o aprendizaje por lotes, o bien un
Así que, básicamente, sigue haciendo eso y haciendo eso y haciendo eso, y permite que tu
red neuronal se entrene mejor y mejor y se ajuste constantemente a medida que minimizas la función de costos.
Entonces ahí vamos
Esos son los pasos que debe seguir para construir sus redes neuronales artificiales y entrenarlo.
Y estos son los pasos que tomará hasta que haya almorzado en los tutoriales prácticos.
Te deseo la mejor de las suertes y espero verte la próxima vez.
Hasta entonces disfruta el aprendizaje.