สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรเรื่องความน่าเสียดายในวันนี้เราจะปิดท้ายด้วยการขยายพันธุ์ด้านหลัง
เอาล่ะเรารู้ว่าทุกสิ่งที่เราจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในทั้งหมดของคุณที่เรารู้ว่ามีกระบวนการที่เรียกว่าการแพร่กระจายไปข้างหน้าโดยที่ข้อมูลถูกป้อนเข้าไปในเลเยอร์การป้อนข้อมูล ค่าผลลัพธ์ของเราแล้วเราเปรียบเทียบค่าเหล่านั้นกับค่าจริงที่เรามีในชุดการฝึกอบรมของเรา
จากนั้นเราคำนวณข้อผิดพลาดจากนั้นข้อผิดพลาดจะแพร่กระจายกลับผ่านเครือข่ายในทิศทางตรงกันข้ามและนั่นทำให้เราสามารถฝึกอบรมเครือข่ายโดยการปรับน้ำหนัก
สิ่งสำคัญอย่างหนึ่งที่ต้องจำที่นี่คือการแพร่กระจายกลับเป็นอัลกอริธึมขั้นสูงที่ขับเคลื่อนด้วยคณิตศาสตร์ที่น่าสนใจและซับซ้อนซึ่งช่วยให้เราสามารถปรับน้ำหนักได้
ทั้งหมดพร้อมกันน้ำหนักทั้งหมดจะถูกปรับพร้อมกัน
ดังนั้นถ้าเราทำสิ่งนี้ด้วยตนเองหรือถ้าเราคิดอัลกอริธึมชนิดที่แตกต่างกันมากกว่าแม้ว่าเราจะคำนวณข้อผิดพลาดแล้วเราก็พยายามที่จะเข้าใจว่าน้ำหนักแต่ละอันมีผลต่อข้อผิดพลาดอย่างไร ปรับน้ำหนักแต่ละอย่างอิสระหรือแยกกัน
ข้อได้เปรียบอย่างมากของการย้อนกลับและเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือในระหว่างกระบวนการเผยแพร่กลับเพียงเพราะวิธีการที่โครงสร้างมีอัลกอริทึม
คุณสามารถปรับได้ตลอดเวลาในเวลาเดียวกันดังนั้นโดยทั่วไปคุณจะรู้ว่าส่วนใดของข้อผิดพลาดของน้ำหนักของคุณในเครือข่ายประสาทที่รับผิดชอบ
ตอนนี้เป็นหลักการพื้นฐานสำคัญของการขยายพันธุ์กลับ
และนี่คือสาเหตุที่มันหยิบขึ้นมาอย่างรวดเร็วในทศวรรษ 1980 และนี่คือการค้นพบครั้งยิ่งใหญ่
และถ้าคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้และวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ทำงานอยู่เบื้องหลังบทความที่ดีที่เราได้กล่าวไปแล้วคือโครงข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นหนังสือของไมเคิล
คุณจะพบว่าคณิตศาสตร์เขียนขึ้นและมันจะช่วยให้คุณเข้าใจว่ามันเป็นไปได้จริง ๆ
แต่ตอนนี้เพื่อจุดประสงค์ของเราถ้าจากมุมมองของสัญชาตญาณส่วนสำคัญคือการจำไว้ว่านั่นคือสิ่งที่ย้อนกลับ
มันปรับน้ำหนักทั้งหมดในเวลาเดียวกัน
และตอนนี้เรากำลังจะสรุปทุกสิ่งด้วยคำแนะนำทีละขั้นตอนของสิ่งที่เกิดขึ้นในการฝึกอบรมของโครงข่ายประสาท
เอาล่ะขั้นตอนที่หนึ่งเราเริ่มต้นด้วยการสุ่มน้ำหนักเป็นจำนวนน้อยใกล้กับศูนย์ แต่ไม่เป็นศูนย์
เราไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การเริ่มต้นของน้ำหนักระหว่างการสอนปรีชา แต่เราต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งและพวกเขาจะเริ่มต้นด้วยค่าแบบสุ่มใกล้ศูนย์
และจากที่นั่นผ่านกระบวนการแพร่กระจายโดยการแพร่กระจายน้ำหนักเหล่านี้จะถูกปรับจนกว่าข้อผิดพลาดจะลดลง
ดังนั้นฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายจึงลดลง
จากนั้นขั้นตอนที่สองป้อนข้อมูลการสังเกตครั้งแรกชุดข้อมูลทั้งหมดของคุณไปยังแถวแรกลงในอินพุต Lehre แต่ละคุณสมบัติคือหนึ่งอินพุต
ดังนั้นโดยทั่วไปแล้วใช้หวีและวางลงในโหนดอินพุตแยกต่างหากสำหรับการแพร่กระจายจากซ้ายไปขวา
เซลล์ประสาทถูกกระตุ้นในลักษณะที่พวกเขาเลือกในการกระตุ้นเซลล์ประสาทการมองเห็นของเรานั้นถูก จำกัด โดยน้ำหนักตุ้มน้ำหนักโดยทั่วไปกำหนดว่าการกระตุ้นเซลล์ประสาทแต่ละชนิดนั้นมีความสำคัญเพียงใด
ในกรณีนี้.
โดยทั่วไปแล้วคุณเผยแพร่จากซ้ายไปขวา
คุณไปตลอดทางจนกระทั่งมาถึงและคุณได้หมวก y
จากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์กับผลลัพธ์จริง
วัดข้อผิดพลาดที่สร้างขึ้นจากนั้นคุณทำการย้อนกลับจากขวาไปซ้ายอากาศเป็นสองขั้วอีกครั้ง
อัปเดตน้ำหนักตามจำนวนที่รับผิดชอบต่อข้อผิดพลาด
คุณสามารถคำนวณได้อีกครั้งว่าเนื่องจากวิธีที่อัลกอริทึมก่อกวนกลับมาได้รับการจัดโครงสร้างอัตราการเรียนรู้จะตัดสินใจโดยวิธีที่เราอัปเดตน้ำหนักอัตราการเรียนรู้เป็นพารามิเตอร์ที่คุณสามารถควบคุมในเครือข่ายประสาทของคุณ
ขั้นตอนที่ 6 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 2 5 และอัปเดตน้ำหนักหลังจากการสังเกตแต่ละครั้ง
ที่เรียกว่าการเรียนรู้การเสริมแรงและในกรณีของเรานั่นคือการไล่ระดับสีแบบสุ่มหรือขั้นตอนที่ 1 ถึง 5
แต่ด้วยวิธีการนี้หลังจากผ่านการสังเกตการณ์หรือการเรียนรู้แบบกลุ่มเท่านั้นมันเป็นทางลาดแบบเต็มหรือเครื่องหมายสีเขียวนิสสันหรือการไล่ระดับสีแบบแบทช์ขนาดเล็กและขั้นตอนที่เจ็ดเมื่อรถไฟทั้งหมดผ่านเครือข่ายประสาทเทียมที่ทำให้ยุค
ดังนั้นโดยทั่วไปเพียงแค่ทำเช่นนั้นและทำสิ่งนั้นและทำสิ่งนั้นและเพื่อให้เครือข่ายประสาทของคุณสามารถฝึกอบรมได้ดีขึ้นและดีขึ้นและดีขึ้นและปรับตัวเองอย่างต่อเนื่องในขณะที่คุณลดฟังก์ชั่นค่าใช้จ่าย
ดังนั้นเราไปกันเลย
เหล่านี้คือขั้นตอนที่คุณต้องทำเพื่อสร้างเครือข่ายประสาทเทียมของคุณและฝึกฝนมัน
และนี่คือขั้นตอนที่คุณจะทำจนกระทั่งฉันทานอาหารกลางวันในแบบฝึกหัดที่ใช้ได้จริง
ขอให้คุณโชคดีและฉันหวังว่าจะได้พบคุณในครั้งต่อไป
จนกว่าจะสนุกกับการเรียนรู้