أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
اليوم وصلنا أخيرًا إلى الخطوة الرابعة ، اتصال كامل.
إذن ما هي هذه الخطوة؟
حسنًا ، في هذه الخطوة ، نضيف شبكة عصبية اصطناعية كاملة إلى شبكتنا العصبية التلافيفية.
لذلك بالنسبة إلى كل الأشياء التي قمنا بها حتى الآن ، والتي تتمثل في تجميع الالتفاف والتسطيح ، فإننا نضيف
الآن شيئًا جديدًا بالكامل.
ثم في الجزء الخلفي من ذلك ، ما مدى شدته؟
هذا مجرد شيء هو بالتأكيد شيء.
وهنا لدينا طبقة الإدخال ، لدينا طبقة خرج LAN متصلة بالكامل.
وبالمناسبة ، الطبقة المتصلة بالكامل في الشبكات العصبية الاصطناعية ، اعتدنا أن نسميها الطبقات
المخفية وهنا نسميها طبقات متصلة بالكامل لأنها طبقات مخفية.
لكن في الوقت نفسه ، فهي نوع أكثر تحديدًا من الطبقات المخفية التي ترتبط بطبقة متصلة بالكامل في الشبكات
العصبية الاصطناعية.
لا يجب أن تكون الطبقات المخفية متصلة بشكل كامل ، بينما في الشبكات العصبية التلافيفية
سنستخدم طبقات متصلة بالكامل ، ولهذا السبب يطلق عليها عمومًا طبقات متصلة بالكامل.
وبالتالي فإن هذا العمود بأكمله أو متجه المخرجات الذي لدينا بعد التسطيح ، نقوم بتمريره إلى
طبقة الإدخال.
وهنا لدينا مثال مبسط للغاية ، فقط لأغراض التوضيح والغرض الرئيسي من الشبكة العصبية
الاصطناعية ، هو دمج ميزاتنا في المزيد من السمات التي تتنبأ بالفئات بشكل أفضل.
لذلك نحن بالفعل في متجه المخرجات الخاص بنا في التسطيح والنتيجة المسطحة مما فعلناه بالفعل.
لدينا بعض الميزات المشفرة في الأرقام الموجودة في هذا المتجه ، ويمكنهم بالفعل
القيام بعمل جيد على الأرجح في التنبؤ بالفئة التي ننظر إليها ، سواء كان كلبًا أو قطة أو ما إذا كان ورمًا
أم لا ، وهلم جرا.
لكن في الوقت نفسه ، نعلم أن لدينا هذه البنية المسماة بالشبكة العصبية
الاصطناعية ، والتي تم تصميمها ، والتي تهدف إلى التعامل مع السمات والتوصل إلى التعامل مع الميزات
والخروج بسمات جديدة والجمع بين السمات معًا حتى توقع الأشياء التي نحاول توقعها بشكل أفضل.
ونحن نعلم ذلك من الجزء السابق.
فلماذا لا تستفيد من ذلك؟
وهذا بالضبط ما هي الخطة هنا.
إذن ، ماذا عن تمرير هذه القيم إلى شبكة عصبية اصطناعية والسماح لها بتحسين كل
ما نقوم به؟
وهذا ما سنفعله.
لكن دعونا نلقي نظرة على مثال أكثر واقعية لأن هذا المثال بسيط للغاية.
إذن لدينا هنا شبكة عصبية اصطناعية أفضل مظهر حيث لدينا خمس سمات في المدخلات.
ثم لدينا في الطبقة الأولى ، ستة خلايا عصبية في الطبقة الثانية أو في الطبقة الثانية المتصلة تمامًا ، لدينا
ثمانية خلايا عصبية ، ثم لدينا مخرجان ، أحدهما للكلب والآخر للقط.
ولذا فإن الشيء المهم الذي نتحدث عنه هنا هو لماذا لدينا ناتجين؟
لقد تعودنا نوعًا ما على وجود ناتج واحد فقط في شبكاتنا العصبية الاصطناعية.
حسنًا ، أحد المخرجات يكون نوعًا ما عندما تتوقع قيمة عددية ، عندما تقوم بتشغيل مشكلة
من نوع الانحدار.
ولكن عندما تقوم بالتصنيف ، فأنت بحاجة إلى مخرجات لكل فئة ، باستثناء الاستثناء عندما يكون لديك
فئتان فقط ، مثل لدينا فئتان هنا ، كلب وقط ، وكان بإمكاننا أن
نخرج واحدًا ونجعله ثنائيًا الإخراج وقال أحدهما كلب وصفر قطة.
وكان ذلك سيعمل بشكل جيد تمامًا.
وفي الواقع ، في الواقع ، سترى كيفية القيام بذلك في الدروس العملية وهذه هي الطريقة التي سيتم بناؤها
بها.
لكن في الوقت نفسه ، إذا كان لديك أكثر من فئتين ، على سبيل المثال ، الكلاب والقطط والطيور
، فيجب أن يكون لديك خلية عصبية لكل فئة.
ولهذا السبب سنتدرب على فئتين في هذا المثال ، حتى نعرف ما يمكن
توقعه إذا كان لدينا أكثر من فئتين.
وماذا سيحدث هنا؟
لقد قمنا بالفعل بكل الأعمال الأساسية ، وقمنا بالالتفاف ، وقمنا بالتجميع
والتسطيح ، والآن ستنتقل المعلومات عبر الشبكة العصبية الاصطناعية.
لذلك دعونا نلقي نظرة على كيفية حدوث كل ذلك.
هناك المعلومات التي يتم عرضها منذ البداية ، منذ اللحظة التي تتم فيها معالجة الصورة ، ثم يمكن تضمينها
، ثم تجميعها ، وتسويتها ، ثم من خلال الشبكة العصبية الاصطناعية ، جميع الخطوات الأربع.
وبعد ذلك يتم عمل تنبؤ وسنرى كيف يحدث هذا في لحظة.
سيكون الأمر ممتعًا جدًا جدًا.
لكن في الوقت الحالي ، دعنا نقول فقط أنه تم إجراء تنبؤ.
وعلى سبيل المثال ، 80٪ أنه كلب ، لكن اتضح أنه قطة ثم يتم حساب الخطأ جيدًا ، وهو ما اعتدنا
أن نسميه دالة التكلفة في شبكة عصبية اصطناعية ، ونستخدم متوسط الخطأ التربيعي هناك
أو في الشبكات العصبية التلافيفية.
إنها تسمى دالة الخسارة ونستخدم دالة إنتروبيا متقاطعة لذلك وسنتحدث عن الانتروبيا المتقاطعة وتعني الأخطاء
التربيعية.
في برنامج تعليمي منفصل وكيف يحدث كل ذلك.
لكن في الوقت الحالي ، دعنا نقول فقط أن لدينا نوعًا مفقودًا من الوظائف يخبرنا بمدى
جودة أداء شبكتنا ونحاول تحسينها أو تحسينها أو تقليلها لتحسين شبكتنا.
لذلك يتم حساب الخطأ ثم يتم نشره مرة أخرى عبر الشبكة تمامًا كما حدث في الشبكات العصبية
الاصطناعية ، حيث يتم نشره مرة أخرى.
ويتم تعديل بعض الأشياء في الشبكة للمساعدة في تحسين الأداء.
والأشياء التي يتم تعديلها كالعادة هي الأوزان في جزء الشبكة العصبية الاصطناعية.
لذا الخطوط الزرقاء التي ترونها هنا ، المشابك.
ثم هناك شيء آخر يتم ضبطه وهو كاشفات الميزات.
نحن نعلم أننا نبحث عن ميزات ، ولكن ماذا لو كنا نبحث عن الميزات الخاطئة؟
ماذا لو لم ينجح هذا؟
لأن الميزات غير صحيحة.
وهكذا فإن كاشفات الميزات ، تلك تتذكر تلك المصفوفات الصغيرة التي كانت لدينا مصفوفات
ثلاثة في ثلاث ، تم ضبطها بحيث ربما في المرة القادمة ستكون أفضل ودعونا نرى ما يحدث نوع الشيء.
ولكن بالطبع يتم كل ذلك مع الكثير من العلوم في الخلفية والكثير من الرياضيات وكل ذلك يتم
من خلال نزول متدرج متدرج مع انتشار عكسي.
لذا فالأمر كله ليس مجرد اضطرابات عشوائية.
لقد تم التفكير في كيفية القيام بذلك.
ولكن مع ذلك ، يتم ضبط أجهزة الكشف عن الميزات وتعديل الأوزان وتحدث هذه العملية برمتها
مرة أخرى.
ثم مرة أخرى ، يتم نشر الخطأ مرة أخرى ويستمر هذا الأمر بشكل متكرر.
وهذه هي الطريقة التي يتم بها تحسين شبكتنا.
هذه هي الطريقة التي تتدرب بها شبكتنا على البيانات.
لذا فالشيء المهم هنا هو أن البيانات تمر عبر الشبكة بأكملها
من البداية إلى النهاية ، ثم تتم مقارنة الخطأ.
لذلك يتم حساب الخطأ ثم يتم نشره مرة أخرى.
لذلك نفس القصة كما هو الحال مع الشبكات العصبية الاصطناعية لفترة أطول قليلاً بسبب هذا كله للخطوات الثلاث الأولى التي
كانت لدينا بالفعل.
والآن دعونا نلقي نظرة على الجزء المثير للاهتمام ، الجزء المثير حقًا.
كيف يعمل هذان الفصلان؟
لأن أو كيف تعمل هاتان الخلايا العصبية الناتجة؟
لأنه قبل ذلك كان لدينا نوعًا ما من الخلايا العصبية الناتجة.
ماذا يحدث عندما يكون لدينا اثنان؟
كيف هذا كيف يتم وضع هذا التصنيف للصور؟
حسنًا ، لنبدأ بالخلايا العصبية العليا أولاً.
سنبدأ بالكلب.
كيف نحقق الهدف الرئيسي ، ما نحتاج إلى القيام به أولاً هو أننا بحاجة إلى فهم الأوزان التي يجب
تعيينها لكل هذه المشابك العصبية التي تتصل بالكلب حتى نعرف أيًا من الخلايا العصبية السابقة مهمة بالفعل
للكلب.
ودعونا نرى كيف يتم ذلك.
لنفترض أن لدينا هذه الأرقام في طبقتنا السابقة ، السابقة متصلة بالكامل في الطبقة النهائية المتصلة
بالكامل.
ومرة أخرى ، يمكن أن تكون هذه الأرقام أي شيء على الإطلاق.
لا يجب أن يكونوا على أنهم يمكن أن يكونوا أي أرقام.
لكن من أجل الجدل فقط ، سنتفق على أننا ننظر تحديدًا إلى الأعداد الواقعة بين صفر
وواحد.
لذلك من السهل علينا مناقشة هذه الأشياء وفهمها.
وإحداهما تعني أن تلك الخلية العصبية كانت واثقة جدًا من أنها وجدت ميزة معينة.
والصفر يعني أن العصبون لم يجد خاصية تبحث عنها.
لذلك لأنه في نهاية اليوم ، هذه الخلايا العصبية تشبه أي شيء آخر على هذا الجانب الأيسر ، فهي تنظر فقط
إلى ميزات في صورة ما.
تمت معالجة هذا بالفعل بشكل كبير للغاية ، لكنه لا يزال يكتشف ميزة معينة أو مجموعة
من الميزات في الصورة.
قبل أن نقوم بخطوة التحكم ، كان لدينا نوع من الميزات التي يمكن التعرف عليها في خطوة التجمع.
إنها أقل قابلية للتعرف عليها ، ثم تصبح أقل قابلية للتمييز في الصورة المسطحة ثم يتم
دمجها وما إلى ذلك.
لكن مع ذلك ، نتحدث عن هذا هنا ، بعض الميزات التي هي الصورة الحالية أو مزيجها.
إذن ، الشيء الذي يتم إيقافه مؤقتًا وهذا مهم يتم تمريره إلى كل من الكلب والقط في نفس الوقت
إلى كل من الخلايا العصبية الناتجة.
لذا يعني أحدهم أنه بالنسبة لنا ، بالنسبة لحجتنا ، فهذا يعني أن هذه الخلية العصبية تشتعل.
إنه حقًا يكتشف هذه الميزة بسرعة.
قد يكون هذا حاجب.
قد يكون هذا الحاجب يكتشف مرة أخرى ، من أجل البساطة ، هو يكتشف هذا الحاجب.
وهي توصل ذلك إلى عصبون الكلب.
إلى عصبون القط يقول ، يمكنني رؤية حاجبي ، يمكنني رؤية حاجبي.
ثم الأمر متروك للكلب وخلايا القط العصبية لفهم ما يعنيه ذلك بالنسبة لهم.
الصحيح.
وفي هذه الحالة ، ما هي الخلايا العصبية التي تنشط؟
هذه الخلايا العصبية الثلاثة تطلق الحاجب.
ودعونا نقول أن الأنف يقول ، أستطيع أن أرى أنفًا كبيرًا وأستطيع رؤية الأذنين المرنة.
لذا فهو يقول ذلك للكلب والقط ثم ماذا للكلب.
ثم ما يحدث هو أننا نعلم أن هذا كلب.
لذا فإن الخلية العصبية للكلب تعرف أن الإجابة هي في الواقع كلب لأننا في النهاية نقارن الصورة
أو الملصق الموجود على الصورة وهو يعرف الكلب.
إذن ، في الأساس ، ستقول خلية الكلب ، آها ، لذلك يجب أن يتم تشغيلي في هذه الحالة.
إذن هؤلاء هم.
عصبوناتي.
إنهم يخبرونني بالإشارة التي يرسلونها إلي ، وإلى الكلب وإلى القطة ، هي في الواقع
إشارة بالنسبة لي على أنها كلب.
وخلال هذه الكثير والكثير والكثير من التكرارات ، إذا حدث هذا عدة مرات
، سيتعلم الكلب أن هذه الخلايا العصبية تنشط بالفعل عندما تنتمي الميزة إلى كلب.
من ناحية أخرى ، ستعرف الخلية العصبية للقطط أنها ليست قطة وستعرف أن هذه الميزة تنطلق وأن
هذه الخلايا العصبية تخبرني أنه يمكنها رؤية الأذنين المرنة والأذنين المرنة والأذنين
المرنة ، لكنها ليست كذلك في نفس الوقت قطة.
بالنسبة لي ، هذه إشارة إلى أنني يجب أن أتجاهل هذه الخلايا العصبية مثل.
وكلما حدث ذلك ، كلما زاد تجاهل الخلايا العصبية للقطط لهذه الخلايا العصبية حول الأذنين المرنة.
وهذه هي الطريقة الأساسية من خلال الكثير والكثير من التكرارات إذا كان هذا يحدث كثيرًا.
لذلك هذا مجرد مثال واحد.
ولكن إذا حدث هذا كثيرًا ، فربما واحدًا ، ربما 0. 8 ، 0. 9 ، ربما في بعض الأحيان لا تطلق.
لكن بشكل عام ، في المتوسط ، تضيء هذه الخلايا العصبية كثيرًا.
عندما يكون كلبًا بالفعل ، ستبدأ الخلية العصبية للكلب في إعطاء أهمية أكبر لهذه الخلايا العصبية.
وها نحن ذاهبون
هذه هي الطريقة التي سنشير إليها.
سنقول أن هذه الخلايا العصبية الثلاثة ، من خلال هذه العملية التكرارية مع العديد والعديد والعديد والعديد
من العينات والعديد والعديد من الحقب ، تذكر.
لذا فإن العينة عبارة عن صف في مجموعة البيانات الخاصة بك والعصر هو عندما تمر عبر مجموعة البيانات بأكملها مرارًا وتكرارًا.
هناك الكثير والكثير من التكرارات.
علمت هذه الخلية العصبية للكلب أن خلية الحاجب هذه وخلايا الأنف الكبيرة وخلايا
الأذن المرنة هذه ، يبدو أنها تساهم بشكل جيد جدًا في تصنيف ما تبحث عنه وهو كلب.
هذه هي الطريقة التي يعمل بها.
ومرة أخرى ، هذه الآذان والأنف والحواجب ، تلك تقريبية جدًا جدًا أو تشبه الأمثلة بعيدة المنال لأنه في هذه المرحلة
، في هذه الشبكة العصبية التلافيفية بأكملها ، لا يمكن التعرف عليها تمامًا ،
ما الذي يبحثون عنه.
لكن في نفس الوقت ، فهو شيء في سمات الكلاب أو القطط أو أي شيء تقوم بتصنيفه.
ثم دعونا ننتقل إلى المرحلة التالية.
الآن سنلقي نظرة على الخلايا العصبية للقطط ، ولكن هذه سوف نتذكر أن هذه الأوزان
هي التي قمنا بفرزها للكلب.
لذا فإن الكلب يشبه إلى حد كبير تجاهل كل هذه الخلايا العصبية الأخرى.
واحد إثنان ثلاثة أربعة خمسة.
لكنها في الحقيقة تولي اهتماما لما تقوله هذه الخلايا العصبية الثلاثة.
الآن ، ما الذي تستمع إليه القطة؟
حسنًا ، عندما تكون قطة بالفعل ، أليس كذلك.
هذا مثال على موقف عندما يكون في الواقع قطة.
سترون أن هذه الخلايا العصبية الثلاثة ، 0. 9 ، 0. 9 وواحد ، يقولون شيئًا.
إنهم يقولون شيئًا لكل من الكلب والقط.
وهذا ، مرة أخرى ، من المهم أن نتذكره.
لذا فإن إشارة الخرج هذه تذهب في كلا الاتجاهين.
إنه نفس الشيء ، أليس كذلك؟
إنه يقول للكلب أن يقول واحدًا للقط ، لكن الأمر متروك للكلب
والقط ليقرر ما إذا كان سيأخذ في الاعتبار هذه الإشارة ويتعلم منها أم لا.
ويمكن للكلب والقط أن يروا أن هذه صورة.
كان يجب أن أضع صورة لقط هنا ، لكن في الأساس تخيل صورة قطة.
يمكن لكل من الكلب والقط أن يروا أن هذه في الواقع قطة.
إذن فالكلب يشبه ، أوه ، حسنًا ، هذه الشوارب وهذه الآذان المثلثة المدببة وهذا الحجم الصغير ، على ما
أعتقد ، أو أوه ، ربما هذا النوع ، هل تعرف كيف تضع القطط هذه الأشياء في العيون؟
عيونهم مثل القليل.
إنهم ليسوا دوائر أو خطوط أو شيء من هذا القبيل.
مثل عيون القط.
في الأساس ، عيون القطط هذه ، بالتأكيد لا تعمل من أجلي.
إنهم لا يساعدونني في التنبؤ لأنه في كل مرة تضيء فيها هذه الخلايا العصبية ، فإن التنبؤ
ليس ما أبحث عنه.
من ناحية أخرى ، القطة مثل ، هذا مثير للاهتمام.
في كل مرة تضيء هذه ، يكون هذا أو في معظم الوقت يضيء.
إنها تطابق توقعاتي.
يتطابق مع ما أبحث عنه.
تمام.
سأستمع إلى هذا الرجل أكثر من هذا.
هذا الشيء نفسه.
في كل مرة تضيء أو تضيء في معظم الأوقات.
تصادف أن أحصل على شيء جيد وأكافأ على توقعي لأنني فهمته بشكل صحيح.
انها قطة.
حسنًا ، سأستمع إليه أكثر.
كما تعلمون ، هذا عديم الفائدة بالنسبة لي لأنه ليس مثله بالفعل.
إنه لا يضيء حتى.
إنها قطة ، لكنها لا تضيء.
لذا فإن العكس يحدث.
وهذا ايضا
إنها قطة ، لكنها لا تضيء.
لذا لن أستمع إليه.
ولكن هذا عندما يكون ما هذا؟
العيون.
تضيء عيون القط.
يمكننا أن نرى أنه قطة.
إنها تتطابق في معظم الأوقات.
لذلك سوف أتعلم من ذلك وسأستمع إلى هؤلاء الرجال الثلاثة في كثير من الأحيان.
وبالتالي فإن القطة تستمع إلى هؤلاء الثلاثة وتتجاهل الخمسة الآخرين.
وهذه هي الطريقة التي تتعلم بها هذه الخلايا العصبية النهائية أي الخلايا العصبية في الطبقة النهائية المتصلة بالكامل للاستماع إليها.
لذا فإن الخلايا العصبية الناتجة تتعلم أيًا منها متصل بالكامل أو أي من النهايات متصل بالكامل.
للاستماع إلى الخلايا العصبية الخاصة بهم.
وهذه هي الطريقة التي يفهمونها.
في الأساس ، هذه هي الطريقة التي يتم بها نشر الميزات عبر الشبكة ونقلها إلى المخرجات.
وعلى الرغم من أن هذه الميزات ، بالطبع ، ليس لها الكثير من المعنى بالنسبة لها
، مثل الأذنين المرنة أو الشعيرات ، في نفس الوقت ، لديهم بعض الميزات المميزة ، فهي سمة مميزة لتلك الفئة المحددة.
وهذه هي الطريقة التي يتم بها تدريب الشبكة ، لأننا أيضًا أثناء التذكر أثناء عملية الانتشار
الخلفي ، نقوم أيضًا بضبط أجهزة الكشف عن الميزات.
لذلك إذا كانت الميزة عديمة الفائدة للمخرجات ، فمن المحتمل أن يتم تجاهلها لأن هذا لا يحدث خلال
يوم أو يومين ، بل يحدث فقط من خلال آلاف وآلاف التكرارات.
لذلك مع مرور الوقت ، سيتم تجاهل الميزة غير المجدية للشبكة واستبدالها بميزة
مفيدة.
وهكذا في نهاية اليوم ، في هذه الطبقة الأخيرة من الخلايا العصبية ، من المحتمل أن يكون لديك
الكثير من الميزات أو مجموعات من الميزات من الصورة التي تمثل بالفعل أو وصفية للكلاب والقطط.
وبمجرد أن يتم تدريب شبكتك ، فهذه هي طريقة تطبيقها.
هذه هي الخطوة التالية ، كما لو كنا قد تدربنا عليها بالفعل.
لنحدث ، دعنا نرى ما يحدث عند تطبيق هذه الشبكة.
لنفترض أننا مررنا صورة كلب.
يتم نشر القيم عبر الشبكة ، نحصل على قيم معينة.
وهذه المرة لا يعرف الكلب والخلايا العصبية للقط.
ليس لديهم صورة الكلب هنا.
إنهم لا يعرفون أنه كلب أو قطة.
ليس لديهم فكرة عما هو عليه ، لكنهم تعلموا الاستماع إلى ما يتم عرضه هنا ، أليس كذلك؟
لقد تعلموا الاستماع إلى الخلايا العصبية للكلب ، والاستماع إلى هذه الخلايا العصبية الثلاثة ، والخلايا العصبية القط تستمع إلى
هؤلاء الثلاثة.
وهكذا تنظر خلية الكلب إلى 1 إلى 3 وتقول ، آها ، هذه عالية جدًا.
لذا فإن احتمال أن يكون كلبًا مرتفعًا.
تنظر الخلية العصبية للقط إلى هؤلاء الثلاثة وتقول ، حسنًا ، هذه ، هذه مرتفعة جدًا ، لكنها
منخفضة جدًا.
مثير للإعجاب.
لذا فإن احتمالي سيكون 0. 05.
وبعد ذلك وهذا هو المكان الذي تحصل فيه على تنبؤاتك.
إذن ، خيارك الأول لهذه الشبكة العصبية هو الكلب ، والخيار الثاني هو القط.
وهذا كل ما في الأمر.
لذا فإن الجواب هو الكلب.
ونفس الشيء يحدث عندما تقوم بتمرير صورة قطة ، تحصل على قيم جديدة ويمكنك أن ترى أنه على الرغم من أن هذه القيمة عالية
، إلا أن هذه القيم منخفضة.
وبالنسبة للقط ، هذا أعلى ، هذا مرتفع وهذا منخفض قليلاً.
لذلك قد لا يكون الاحتمال هنا كبيرًا كما كان من قبل.
لكن لا يزال بإمكانك رؤية أنها قطة بنسبة 79٪.
وبالتالي فإن الشبكة العصبية ستصوت على أنها قطة.
وبالتالي ، ستستنتج كل الشبكة العصبية أنها قطة.
التصويت هو مصطلح يستخدم لهؤلاء الرجال.
إذاً هذه الخلايا العصبية في الطبقة النهائية المتصلة بالكامل ، يمكنهم التصويت وهذه هي أصواتهم.
ومرة أخرى ، نحن فقط من أجل الجدل ، نضع القيم بين صفر وواحد هنا.
يمكن أن تكون هذه أي قيم ، لكنهم سيصوتون ومن ثم هذه الأوزان هي أهمية تصويتهم.
هذه هي الأوزان الأرجوانية هذه هي الطريقة التي تنظر بها عصبون الكلب إلى أصواتهم.
ما مدى الأهمية التي تُسند إلى هذه الخلايا العصبية وتلك الأصوات؟
وهذا هو مقدار الأهمية التي تخصصها الخلايا العصبية للقط لهذه الأصوات لهذه الخلايا العصبية.
وبالتالي فإن هذه الخلايا العصبية تصوت للكلب والقط بناءً على الأوزان التي تعلموها.
يقررون من يستمعون إليه ومن ثم يقومون بتنبؤاتهم ثم يحتفظون بها.
خلصت الشبكة العصبية إلى أن هذه ، في هذه الحالة ، قطة.
ثم هذا وبعد ذلك هذا هو استنتاجك.
وبهذه الطريقة تحصل على صور مثل هذه ، حيث يكون لديك فهد وبعد ذلك يكون لديك فصل الفهد مع احتمالية
عالية وعالية.
إذن هذا هو الاحتمال الذي تنبأت به الشبكة.
وهذه مستويات منخفضة ، لكنها لا تزال موجودة لأنها لا تزال نوعًا ما بمثابة فرصة صغيرة.
تستمع الخلايا العصبية الأخرى أيضًا إلى ناخبيها ويقولون ، أوه ، ربما هو في الواقع
نمر.
والقطار السريع مرجح للغاية هنا.
المقص ، كما تعلمون ، هذا ، زر واحد pangloss كان قريبًا جدًا في المرتبة الثانية ثم سماعة الطبيب لأنك
تستطيع أن ترى مثل هؤلاء الرجال ، هذه الخلايا العصبية ، عصبون المقص ، الإخراج ، هذه الخلية العصبية
تستمع إلى ناخبيها وكان لها التصويت السائد بشكل عام ، ولكن بعد ذلك كان لمعان اليد نتيجة جيدة أيضًا.
لذا ها نحن ذا.
هذه هي الطريقة التي يعمل بها الاتصال الكامل وكيف يتم ذلك.
كل هذا يلعب معا.
أتمنى أن تستمتع ببرنامج اليوم التعليمي.
سنلخص كل هذا في الملخص أيضًا وسأراكم في المرة القادمة.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.