Bonjour et bienvenue au cours et à l'apprentissage en profondeur.
Aujourd'hui, nous sommes enfin à STEPNELL avant la connexion complète.
Alors, quelle est cette étape tout au sujet.
Dans cette étape, nous ajoutons tout un réseau de neurones artificiels à notre réseau de neurones de convolution, de sorte à tout ce que nous
avons fait jusqu’à présent, à savoir la mise en commun et l’aplatissement de la convolution.
Maintenant, nous ajoutons un tout nouveau.
Et ensuite, à quel point est-ce intense?
C'est juste que c'est quelque chose qui est définitivement quelque chose.
Et donc ici nous avons la couche d’entrée nous avons un plan entièrement connecté.
Je mettrai là et au fait, les Lehre entièrement connectés dans les réseaux de neurones artificiels que nous utilisions
auparavant pour les appeler couches cachées. Ici, nous les appelons entièrement connectés car ce sont des repaires
cachés, mais ils sont en même temps plus spécifiques type de violoneux qui sont entièrement connectés dans des réseaux de
neurones artificiels, les lettres cachées ne doivent pas nécessairement être complètement connectées.
Alors que dans les réseaux de neurones convolutifs, nous allons utiliser des lettres entièrement connectées,
raison pour laquelle elles sont généralement appelées Lares entièrement connectées.
Et donc, fondamentalement, toute la colonne ou le vecteur de sorties que nous avons après
l'aplatissement nous les transmettons aux entrées apprises ici. Nous avons un exemple très simplifié juste à titre d'illustration.
Et l'objectif principal du réseau de neurones artificiels est de combiner nos fonctionnalités pour créer davantage d'attributs permettant de prédire
encore mieux les Klaas.
Nous avons donc déjà, dans notre vecteur de sorties dans Flaten du résultat aplati de ce que nous avons vraiment fait, des fonctionnalités codées
dans les nombres de ce vecteur et ils peuvent déjà déjà faire un très bon travail
pour prédire ce que nous sommes, Clauss Nous cherchons à savoir s’il s’agit d’un chien ou d’un chat, d’une tumeur ou
non, et ainsi de suite.
Mais en même temps, nous savons que nous avons cette structure appelée réseau de neurones
artificiels, conçue pour traiter les attributs et afficher ou traiter les caractéristiques, créer de nouveaux attributs et
associer des attributs pour encore mieux prédire les choses. que nous essayons de prédire et que nous connaissons des
parties précédentes, alors pourquoi ne pas en tirer parti.
Et c'est exactement ce que le plan est ici.
Alors, pourquoi ne pas transmettre ces valeurs à un réseau de neurones artificiels et le laisser optimiser encore plus tout ce
que nous faisons.
Et c'est ce que nous allons faire.
Mais regardons un exemple plus réaliste car celui-ci est un peu trop simple.
Nous avons donc ici un réseau de neurones artificiels plus esthétique dans lequel nous avons cinq attributs sur les entrées que nous avons
dans le premier, à moins que nous ayons six neurones dans le deuxième ou dans le second. Larry est complètement connecté et
possède huit neurones, puis deux sorties. un pour chien et un pour chat.
Il est donc important de parler ici de la raison pour laquelle nous avons deux produits.
Nous sommes en quelque sorte habitués à n’avoir qu’une sortie dans nos réseaux de neurones artificiels. Une sortie est destinée
au type de prévision d’une valeur numérique lors de l’impression lorsque vous exécutez un problème de
type régression.
Cependant, lorsque vous effectuez une classification, vous avez besoin d’une sortie Proclus, à l’exception de ce que vous n’avez que deux grappes, par exemple chien
et chat, et que nous aurions pu faire une sortie et en faire une sortie binaire en disant
que One est un chien et zéros un chat et cela aurait fonctionné parfaitement bien et en fait ce que
vous verrez si vous aviez déjeuné le faire dans les tutoriels pratiques et c'est comment ils seront
structurés.
Mais dans le même temps, si vous avez plus de deux catégories, par exemple chiens, chats et oiseaux, vous
devez disposer d’un neurone pour chaque catégorie. C’est pourquoi nous allons pratiquer avec deux catégories dans cet exemple
afin de savoir à quoi nous attendre. si jamais nous avons plus de deux catégories.
Et donc qu'est-ce qui va se passer ici.
Nous avons donc déjà fait tout le travail de fond que nous avons fait la convolution que nous avons
faite la mise en commun et l'aplatissement et maintenant l'information passera par le réseau de neurones artificiels alors
voyons comment tout se passe.
Il y a des informations qui circulent depuis le début, à partir du moment où
l'image est traitée et dont le type est convoluté, puis compressé, puis aplati,
puis à travers le réseau de neurones artificiels toutes les quatre étapes. moment sera très très intéressant.
Mais pour l'instant disons simplement qu'une prédiction est faite.
Et par exemple 80% que c'est un chien.
Mais il s’agit d’un chat et une erreur est calculée.
UNE.
Eh bien, ce que nous appelions autrefois fonction de coût dans un réseau de neurones artificiels et nous utilisions ici
l’erreur quadratique moyenne ou les réseaux de neurones illusoires communs.
C'est ce qu'on appelle une fonction de perte et nous utilisons une fonction d'entropie croisée pour cela.
Et nous parlerons d'entropie croisée et d'erreurs moyennes au carré.
Dans un tutoriel séparé et comment tout cela se passe.
Mais pour ce qui est de la connaissance, vous dites que nous avons un type de fonction perdu qui nous indique les performances
de notre réseau et que nous essayons d'optimiser l'optimisation ou de minimiser cette fonction pour optimiser notre réseau.
Ainsi, l'erreur est calculée, puis elle est renvoyée à travers le réseau, comme
dans les réseaux de neurones artificiels, et certaines modifications sont ajustées dans le réseau pour optimiser les
performances. les réseaux de neurones artificiels font partie des lignes bleues
que vous voyez ici, le Cynapsus.
Nous avons également ajusté les détecteurs de fonctions afin que nous sachions que nous recherchons des fonctionnalités, mais que faire si
nous recherchons les mauvaises fonctionnalités
Et si cela ne fonctionnait pas parce que les fonctionnalités sont incorrectes et donc les détecteurs de fonctionnalités se
souviennent de ces petites matrices que nous avions.
C'est la matrice trois par trois.
Ils sont ajustés pour que peut-être que la prochaine fois ce soit mieux et voyons ce qui se passe.
Type de chose.
Et bien sûr, tout est fait avec beaucoup de science en arrière-plan avec beaucoup de maths et tout cela
via une pente de gradient de descente en retour.
Donc, tout n’est pas que des perturbations aléatoires, c’est en fait une réflexion approfondie sur la manière de procéder.
Mais néanmoins, les détecteurs de fonctions sont ajustés, les poids sont ajustés et tout ce processus
se répète, puis les erreurs se propagent.
Et cela continue encore et encore.
Et c’est ainsi que notre réseau est optimisé, c’est comme ça que notre réseau s’entraîne sur les données.
L'important est donc que les données traversent toute la zone du début à la
fin.
Ensuite, l'erreur est comparée de sorte que l'erreur soit calculée et ensuite propagée.
Donc, même histoire qu'un peu plus longue avec les réseaux de neurones artificiels à cause de cet ensemble pour les trois premières
étapes que nous avons déjà eues.
Et maintenant, regardons la partie intéressante, la partie vraiment intéressante, comment fonctionnent ces deux classes? Ou comment fonctionnent ces
deux neurones de sortie, car nous avions toujours en quelque sorte un neurone de sortie, ce qui se produit
lorsque nous en avons deux.
Comment se déroule cette situation de classement ou d'images?
Eh bien, commençons par le neurone supérieur qui commence par le chien.
En premier lieu, comment devons-nous savoir quels poids attribuer à tous ces programmes reliés
au chien afin de savoir quels neurones précédents sont réellement importants pour le chien
et voyons comment c'est fait.
Donc, supposons que nous ayons ces chiffres dans notre couche précédente de précédents entièrement connectés.
Dans la dernière couche entièrement connectée.
Et encore une fois ces chiffres peuvent être absolument n'importe quoi.
Ils ne doivent pas nécessairement être des chiffres, mais nous allons convenir
que nous examinons spécifiquement les nombres entre 0 et 1.
Il est donc plus facile pour nous de discuter de ces choses et de les comprendre. Cela signifie que ce neurone était très
confiant d’avoir trouvé cette fonctionnalité et que zéro signifierait que ce neurone n’a pas trouvé une fonctionnalité recherchée, car
à la fin de la Au jour le jour, ces neurones ressemblent à tout ce qui se trouve de ce côté gauche et n’examinent
que les caractéristiques d’une image.
C'est déjà très très processus.
Mais il faut tout de même détecter une certaine caractéristique ou une combinaison de caractéristiques sur l'image juste avant que
nous puissions évoluer.
Nous avions en quelque sorte des caractéristiques reconnaissables dans l’ensemble de la piscine: elles étaient moins reconnaissables qu’elles ne
le deviennent encore moins dans l’image aplatie.
Et puis ils obtiennent la moissonneuse-batteuse et ainsi de suite.
Mais néanmoins, nous parlons ici de certaines caractéristiques qui sont l’image actuelle ou leur combinaison.
Donc, et un qui a été passé et qui est important a été transmis au chien et au chat
en même temps aux deux neurones de sortie.
Cela signifie donc que pour notre argument, cela signifie que ce neurone est en train
de se déclencher. Il détecte très rapidement cette fonction
qui pourrait être un sourcil.
Et communiquez cela au chien qui court vers le neurone du chat en lui disant que je peux voir mon sourcil, que je peux voir mon sourcil.
Et ensuite, il appartient au chien et au neurone du chat de comprendre ce que cela signifie pour eux.
Droite.
Et donc, dans ce cas, quels neurones activent ces trois neurones activent leur sourcil et disent que le
nez indique que je peux voir que je peux voir un gros nez et que je peux voir des oreilles floues.
Alors ça et ça dit ça au chien et au chat et puis qu'est-ce que le chien.
Et puis, ce qui se passe, c'est que nous savons qu'il s'agit d'un chien.
Le neurone du chien sait donc que la réponse est qu’il s’agit bien d’un chien, car à la fin, nous
comparons l’image ou l’étiquette de l’image et celle d’un autre chien.
Donc, fondamentalement, le neurone du chien va dire Aha.
Je devrais donc être déclenché dans ce cas.
Ce sont donc des neurones qui transmettent ce signal qu’ils envoient à mon chien et au chat;
c’est en fait une indication pour moi que c’est un chien.
Et, tout au long de ces opérations, le chien apprendra
que ces neurones se déclenchent lorsque la caractéristique appartient à un chien.
D'autre part, le neurone du chat saura que ce n'est pas un chat et qu'il saura que cette fonctionnalité est en train
de se déclencher et que ce neurone me dit qu'il peut voir les oreilles floppy oreilles floppy oreilles.
Mais en même temps, ce n'est pas un chat.
Donc, fondamentalement, pour moi, c'est un signal que je devrais ignorer ce neurone et plus cela se produit,
plus le neurone du chat va ignorer ce neurone au sujet des oreilles de disquette.
Et donc, en gros, c’est comme ça que l’on passe à travers des tas d’itérations si cela se produit souvent.
Ce n’est donc qu’un exemple, mais si cela se produit souvent, c’est peut-être un 1 ou 0. 8 0. 9 peut-être que parfois
il ne se déclenche pas mais dans l’ensemble, en moyenne, ce neurone s’allume très souvent, alors qu’il s’agit bien d’un chien, le
neurone du chien commence à lui attribuer une importance accrue.
Et alors on y va.
C'est comme ça que nous allons le dire.
Nous allons dire que ces trois neurones traversent ce processus itératif avec moi, avec beaucoup d'échantillons dont beaucoup
se souviennent. Un échantillon est donc une ligne dans votre ensemble de données et Apoc, lorsque vous
parcourez tout votre ensemble de données. et encore, il y a beaucoup, beaucoup d'itérations.
Ce neurone chien a appris que ce neurone sourcilier, ce neurone à gros nez et ce neurone à
oreille disloquée semblent tous très bien contribuer à la classification de ce qu’il recherche et qui est
un chien.
Alors c'est comme ça que ça marche.
Et encore une fois, ces oreilles, nez et sourcils sont très approximatifs ou ressemblent à des exemples très recherchés, car à ce stade
de tout ce réseau neuronal conventionnel de convolution, il est complètement méconnaissable de savoir ce
qu’ils recherchent, mais en même temps, caractéristiques de chiens ou de chats ou quoi
que vous classiez.
Et ensuite passons au suivant.
Nous allons maintenant examiner le neurone du chat mais nous allons nous rappeler que ces poids vous permettent de
savoir comment nous avons trié le chien.
Le chien ignore en quelque sorte tous les autres neurones, un deux, trois, quatre ou cinq, mais
il fait très attention à ce que ces trois neurones disent.
Maintenant, qu'est-ce que le chat écoute?
Eh bien, chaque fois que c'est en fait un chat.
Droite.
C'est un exemple de situation où il s'agit en fait d'un chat.
Donc, vous verrez que ces trois neurones 0. 9 0. 9 et un ils disent quelque chose ils disent quelque chose à
la fois le chien et le chat.
Et ceci est à nouveau important, souvenez-vous donc que ce signal de sortie va dans les deux sens, c'est la même chose.
Il s’agit de dire au chien de le dire au chat, mais c’est ensuite au chien au chat
de décider de prendre en compte ce signal et d’en tirer des enseignements.
Et le chien et le chat peuvent voir qu'il s'agit d'une photo que je devrais mettre une
photo de chat ici, mais en gros, imaginez une photo de chat.
Donc, fondamentalement, le chien est comme OK, donc ces moustaches et ces oreilles pointues en triangle et cette petite taille, oui ou ou peut-être de
ce type, vous savez comment les chats ont ces choses dans leurs yeux, leurs yeux sont comme des petits.
Ils ne sont pas des cercles ou des lignes yeux de chat.
En gros, ces yeux de chat ne fonctionnent certainement pas pour moi.
Ils ne m'aident pas, je vais prédire, car chaque fois que ces neurones s'allument, la prédiction n'est pas
ce que je recherche.
Par contre le chat est comme hmm c'est intéressant.
Chaque fois que celui-ci s’allume, c’est le plus souvent.
Cela correspond à mes attentes et à ce que je recherche.
D'ACCORD.
Je vais écouter ce gars plus que celui-ci.
C'est la même chose chaque fois qu'il s'allume ou la plupart du temps, il s'allume.
Il m'est arrivé d'obtenir un bon résultat, je suis récompensé pour ma prédiction parce que je le fais bien.
C'est un chat.
D'ACCORD.
Je vais l'écouter plus.
Vous savez que celui-ci est inutile pour moi car il ne sait pas réellement, car il n'éclaire même pas un chat, mais
il ne l'éclaire pas, c'est le contraire qui se produit.
Et celui-ci est bien, c'est un goujat, mais il ne lâche pas, alors je ne vais pas l'écouter.
Mais celui-ci quand il est allé qu'est-ce que c'est que les yeux les yeux du chat s'illuminent nous pouvons voir que je peux voir que c'est
un chat.
Cela correspond la plupart du temps, alors je vais en tirer des leçons et écouter
ces trois types plus souvent.
Et donc, fondamentalement, le chat écoute ces trois facteurs et ignore les
cinq autres. C’est ainsi que ces derniers neurones apprennent quels neurones dans le Lehre final sont totalement connectés
pour écouter les neurones de sortie.
Il y a des neurones à écouter.
Et c'est comme ça qu'ils comprennent.
En gros, c'est ainsi que les entités sont propagées sur le réseau et transmises à la sortie.
Et donc, même si ces caractéristiques n’ont bien sûr pas beaucoup de sens, comme les oreilles de disquette ou
les moustaches.
En même temps, ils ont une particularité propre à chaque classe. C’est ainsi que le réseau est formé, car
nous nous souvenons également pendant le processus de propagation en retour que nous ajustons
également les détecteurs de caractéristiques afin qu’une fonctionnalité soit inutilisable pour la sortie. il va probablement être ignoré
parce que cela n'arrive pas à une ou deux histoires mais à des milliers et à
des milliers d'itérations.
Ainsi, avec le temps, une fonctionnalité inutile pour le réseau sera ignorée et remplacée par
une fonctionnalité est utile. Ainsi, en fin de journée, dans cette couche finale de neurones, vous
aurez probablement de nombreuses fonctionnalités ou combinaisons de fonctionnalités image qui est effectivement représentative ou descriptive des chiens
et des chats.
Et puis, une fois que votre réseau est formé, voici comment cela s’applique.
C’est donc la prochaine étape puisque nous avons été formés sur notre réseau pour que cela se produise.
Voyons ce qui se passe lorsque ce réseau est appliqué.
Alors disons que nous transmettons l'image d'un chien.
Les valeurs sont propagées à travers un réseau, nous obtenons certaines valeurs.
Et donc cette fois, le chien et les neurones du chat ne savent pas qu’ils n’ont pas l’image du chien, ils ne savent pas que
c’est un chien ou un chat.
Ils n'ont aucune idée de ce que c'est mais ils ont appris à écouter ce qui est montré ici.
Droite.
Ils ont appris à écouter un chien et à écouter ces trois neurones. Un neurone de chat écoute ces trois
neurones.
Et ainsi le neurone du chien regarde un deux trois et dit aha ceux-ci sont assez élevés.
Donc, ma probabilité que le neurone du chat regarde ces trois-là et dit OK, celui-ci
est assez élevé, mais ceux-ci sont plutôt faibles.
Intéressant.
Donc, ma probabilité va être 0. 05.
Et puis et c'est.
Et c'est là que vous obtenez votre prédiction.
Votre premier choix pour ce réseau de neurones est donc chien.
Le deuxième choix est le chat et c'est à peu près tout.
Donc, la réponse est chien et la même chose se produit lorsque vous transmettez l'image d'un chat.
Vous obtenez de nouvelles valeurs et vous pouvez voir que même si celui-ci est élevé, celles-ci sont faibles.
Et pour le chat C'était haut c'était haut et celui-ci est un peu bas.
Donc, la probabilité ici n'est peut-être pas aussi grande qu'auparavant, mais vous pouvez voir qu'il s'agit d'un
chat de 79%.
Et donc donc le réseau de neurones va voter pour que ce soit un chat.
Et donc, fondamentalement, tous les réseaux de neurones vont conclure que c'est un chat.
Le vote est un terme qui est utilisé pour ces types afin que les neurones de la dernière Lehre, totalement connectés,
puissent voter.
Et ce sont leurs votes.
Et encore une fois, nous sommes juste pour l’argumentation, plaçant ici les valeurs comprises entre 0 et 1.
Celles-ci peuvent être des valeurs quelconques, mais elles doivent voter et ces poids sont l’importance de leur vote.
Voici donc ces poids violets qui permettent au neurone du chien d’envisager ses votes.
Quelle importance attribue-t-il à ces neurones et à ces votes?
Et c’est l’importance que revêt la taille du neurone du chat pour les votes de ces neurones. Ainsi, ces neurones votent le chien et
le chat en fonction de leur poids, ils décident qui ils doivent écouter et ensuite ils font leurs
prédictions et tiennent ensuite réseau de neurones conclut que c’est dans ce cas un
chat et puis c’est Et c’est votre conclusion et c’est ainsi que vous obtenez des images comme
celle-ci où vous avez un guépard et ensuite vous avez une griffe de guépard que vous connaissez comme une probabilité très élevée Donc c’est
vous connaissez la probabilité prédite par le réseau.
Et ce sont des lois, mais celles-ci existent toujours, car elles sont encore un peu comme une petite
chance que les autres neurones écoutent également leurs électeurs et ils se disent: peut-être que c'est en fait un train léopard et un
train de balles.
Très très probable.
J'entends des ciseaux.
Vous connaissez celui-ci, mais le verre à main était un stéthoscope
en deuxième position et à cinq pences, car vous pouvez voir comme ce gars-là
ce neurone les neurones en ciseaux.
Mais le verre à main a également eu un bon résultat.
Voilà donc comment fonctionne la connexion complète et comment tout cela se joue ensemble.
J'espère que vous avez apprécié le tutoriel d'aujourd'hui.
Nous allons également résumer tout cela dans le résumé.
Et je te verrai la prochaine fois.
Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.