Halo dan selamat datang kembali ke kursus dan pembelajaran yang mendalam.
Hari ini kita akhirnya di STEPNELL sebelum koneksi penuh.
Jadi apa langkah ini semua tentang.
Nah pada langkah ini kami menambahkan seluruh jaringan saraf tiruan ke jaringan saraf convolutional kami sehingga untuk semua hal
yang telah kami lakukan sejauh ini adalah pengumpulan dan perataan konvolusi.
Sekarang kami menambahkan yang baru.
Dan kemudian di belakang itu seberapa intens itu.
Itu hanya itu adalah sesuatu yang pasti sesuatu.
Dan di sini kita punya lapisan input kita punya rencana yang terhubung sepenuhnya.
Saya akan meletakkan di sana dan omong-omong Lehre yang terhubung sepenuhnya dalam jaringan saraf tiruan yang biasa
kita sebut lapisan tersembunyi dan di sini kita menyebut mereka terhubung sepenuhnya karena mereka
adalah sarang tersembunyi tetapi pada saat yang sama mereka lebih spesifik jenis pemain biola yang sepenuhnya terhubung
dalam jaringan saraf tiruan huruf tersembunyi tidak harus sepenuhnya terhubung.
Sedangkan dalam jaringan saraf convolutional kita akan menggunakan huruf yang terhubung penuh dan
itulah sebabnya mereka umumnya disebut Lares yang terhubung penuh
Jadi pada dasarnya seluruh kolom atau vektor output yang kita miliki setelah perataan, kita meneruskannya
ke input yang kita pelajari di sini, kita punya contoh yang sangat sederhana hanya untuk tujuan ilustrasi.
Dan apa tujuan utama jaringan saraf tiruan adalah untuk menggabungkan fitur kami menjadi lebih banyak atribut yang
memprediksi Klaas lebih baik.
Jadi kita sudah dalam vektor output di Flaten dari hasil yang diratakan dari apa yang telah kita lakukan, kita memiliki beberapa
fitur yang dikodekan dalam angka-angka dalam vektor itu dan mereka sudah dapat melakukan pekerjaan yang
cukup baik dalam memprediksi apa yang kita Clauss. sedang melihat apakah itu anjing atau kucing atau apakah itu tumor atau
bukan tumor dan sebagainya.
Tetapi pada saat yang sama kita tahu bahwa kita memiliki struktur ini yang disebut jaringan saraf
tiruan yang dirancang yang memiliki tujuan berurusan dengan atribut dan keluar atau berurusan dengan fitur dan muncul dengan
atribut baru dan menggabungkan atribut bersama untuk memprediksi hal-hal yang lebih baik bahwa kami mencoba untuk memprediksi dan kami tahu
itu dari bagian sebelumnya jadi mengapa tidak memanfaatkan itu.
Dan itulah tepatnya rencananya di sini.
Jadi bagaimana kalau kita meneruskan nilai-nilai itu ke dalam jaringan saraf tiruan dan membiarkannya lebih mengoptimalkan segala
yang kita lakukan.
Dan itulah yang akan kita lakukan.
Tapi mari kita lihat contoh yang lebih realistis karena ini agak terlalu sederhana.
Jadi di sini kita punya jaringan syaraf tiruan yang lebih baik di mana kita memiliki lima atribut pada input yang kita miliki
di pertama kecuali kita memiliki enam neuron di kedua atau di Larry yang terhubung sepenuhnya kedua memiliki delapan neuron dan
kemudian kita memiliki dua output satu untuk anjing dan satu untuk kucing.
Jadi hal yang penting untuk dibicarakan di sini adalah mengapa kita memiliki dua hasil.
Kami agak terbiasa hanya memiliki satu keluaran di jaringan saraf tiruan kami. Nah, satu keluaran adalah untuk
jenis ketika Anda memperkirakan nilai numerik ketika Anda mencetak saat Anda menjalankan jenis masalah
regresi.
Tetapi ketika Anda melakukan klasifikasi, Anda memerlukan Proclus keluaran kecuali pengecualiannya adalah ketika Anda hanya memiliki dua kelompok seperti kami memiliki dua kelas
di sini, anjing dan kucing dan kami bisa saja melakukan satu keluaran dan menjadikannya keluaran biner
dan berkata Satu adalah seekor anjing dan nol kucing dan itu akan bekerja dengan sangat baik dan sebenarnya apa
yang akan Anda lihat makan siang melakukannya dalam tutorial praktis dan itulah bagaimana mereka akan
disusun.
Tetapi pada saat yang sama jika Anda memiliki lebih dari dua kategori misalnya anjing kucing dan burung maka
Anda harus memiliki neuron per setiap kategori dan itulah mengapa kita akan berlatih dengan dua kategori dalam
contoh ini sehingga kita tahu apa yang diharapkan jika kita memiliki lebih dari dua kategori.
Jadi apa yang akan terjadi di sini.
Jadi kita telah melakukan semua pekerjaan dasar kita telah melakukan lilitan yang telah kita lakukan
penyatuan dan perataan dan sekarang informasinya akan melalui jaringan saraf tiruan jadi mari kita lihat
bagaimana yang lain terjadi.
Ada informasi melalui dari awal ketika gambar diproses dan agak berbelit-belit, kemudian berdenyut rata
dan kemudian melalui jaringan saraf tiruan semua empat langkah dan kemudian
prediksi dibuat dan kita akan melihat bagaimana ini terjadi dalam momen akan sangat sangat menarik.
Tetapi untuk sekarang katakan saja prediksi dibuat.
Dan misalnya, 80 persen itu adalah anjing.
Tapi ternyata kucing dan kesalahan dihitung.
SEBUAH.
Yah apa yang kita sebut fungsi biaya accosts dalam jaringan saraf tiruan dan kami menggunakan mean square
error di sana atau jaringan saraf ilusi yang umum.
Ini disebut fungsi rugi dan kami menggunakan fungsi lintas entropi untuk itu.
Dan kita akan berbicara tentang cross entropy dan berarti kesalahan kuadrat.
Dalam tutorial terpisah dan bagaimana semua itu terjadi.
Tetapi untuk pengetahuan Anda mengatakan kami memiliki jenis fungsi yang hilang yang memberi tahu kami seberapa baik kinerja jaringan
kami dan kami mencoba untuk mengoptimalkan mengoptimalkannya atau meminimalkan fungsi itu untuk mengoptimalkan jaringan kami.
Jadi kesalahan dihitung dan kemudian itu diperbanyak kembali melalui jaringan seperti yang kita miliki
dalam jaringan saraf tiruan kembali diperbanyak dan beberapa hal disesuaikan dalam jaringan untuk membantu mengoptimalkan kinerja dan hal-hal yang
disesuaikan seperti biasa bobot dalam jaringan saraf tiruan adalah bagian dari garis-garis
biru yang Anda lihat di sini Cynapsus.
Kemudian juga hal lain yang disesuaikan adalah fitur pendeteksi sehingga kita tahu bahwa kita sedang mencari fitur tetapi bagaimana jika
kita mencari fitur yang salah.
Bagaimana jika ini tidak berhasil karena fitur-fiturnya tidak benar sehingga fitur mendeteksi mereka yang mengingat
matriks kecil yang kami miliki.
Itu tiga per tiga matriks.
Mereka disesuaikan sehingga mungkin lain kali akan lebih baik dan mari kita lihat apa yang terjadi.
Jenis hal.
Dan tentu saja itu semua dilakukan dengan banyak sains di latar belakang banyak matematika dan semuanya dilakukan
melalui gradien gradien keturunan dari propagasi belakang.
Jadi itu semua bukan hanya gangguan acak itu sebenarnya sangat dipikirkan melalui bagaimana hal itu dilakukan.
Namun demikian, fitur detektor disesuaikan bobotnya disesuaikan dan seluruh proses ini terjadi lagi
dan kemudian kesalahan kembali menyebar.
Dan ini terus berlanjut dan terus dan terus.
Dan begitulah jaringan kami dioptimalkan itulah cara jaringan kami melatih data.
Jadi yang penting di sini adalah bahwa data melewati seluruh area dari awal sampai
akhir.
Kemudian kesalahan dibandingkan sehingga kesalahan dihitung dan kemudian kembali diperbanyak.
Jadi cerita yang sama dengan jaringan saraf tiruan hanya sedikit lebih lama karena keseluruhan untuk tiga langkah pertama
yang sudah kita miliki.
Dan sekarang mari kita lihat bagian yang menarik bagian yang sangat menarik bagaimana dua kelas ini bekerja
karena Atau bagaimana kedua neuron output ini bekerja karena sebelumnya kita selalu memiliki satu neuron output apa yang
terjadi ketika kita memiliki dua.
Bagaimana cara situasi klasifikasi atau gambar ini diputar.
Baiklah mari kita mulai dengan neuron atas pertama yang akan mulai dengan anjing.
Bagaimana kita tujuan utama apa yang perlu kita lakukan pertama adalah kita perlu memahami bobot apa yang harus ditetapkan
untuk semua silabus yang terhubung ke anjing sehingga kita tahu mana dari neuron sebelumnya yang sebenarnya penting untuk anjing dan
mari kita lihat bagaimana itu sudah selesai.
Jadi katakanlah secara hipotesis kita memiliki angka-angka ini di lapisan sebelumnya yang sebelumnya terhubung penuh.
Pada lapisan terakhir yang terhubung sepenuhnya.
Dan sekali lagi angka-angka ini benar-benar bisa apa saja.
Mereka tidak harus bahwa mereka bisa menjadi angka apa pun, tetapi hanya demi argumen
kita akan setuju bahwa kita melihat secara khusus angka antara 0 dan 1.
Jadi lebih mudah bagi kita untuk memperdebatkan hal-hal ini dan memahami dan satu berarti bahwa neuron itu sangat
percaya diri bahwa ia menemukan fitur ini dan nol berarti bahwa neuron tidak menemukan
fitur yang dicari karena pada akhir hari neuron-neuron ini seperti yang lainnya pada sisi kiri ini hanya melihat
fitur pada sebuah gambar.
Ini sudah sangat sangat proses.
Tapi tetap saja mendeteksi fitur tertentu atau kombinasi fitur pada gambar tepat sebelum kita dapat
mengembangkan langkah.
Kami memiliki beberapa fitur yang dapat dikenali dalam kumpulan yang tidak dapat dikenali daripada menjadi
kurang dikenali dalam gambar yang rata.
Dan kemudian mereka bergabung dan seterusnya.
Namun demikian, ini sedang kita bicarakan di sini fitur-fitur tertentu yang menghadirkan gambar atau kombinasinya.
Jadi dan satu yang telah dilewati dan ini penting telah diteruskan ke anjing dan
kucing sekaligus ke kedua neuron keluaran.
Jadi satu artinya bagi kami untuk argumen kami, ini berarti bahwa neuron ini telah menyala. Ini benar-benar cepat mendeteksi
fitur yang Anda tahu mungkin alis, mungkin mendeteksi alis ini lagi
untuk kesederhanaan demi mendeteksi alis ini.
Dan dikomunikasikan bahwa anjing berlari ke neuron kucing mengatakan aku bisa melihat alisku, aku bisa melihat alisku.
Dan kemudian terserah pada anjing dan neuron kucing untuk memahami apa artinya itu bagi mereka.
Kanan.
Jadi dalam kasus ini, neuron mana yang mengeluarkan ketiga neuron ini yang mengangkat alis dan yang
mengatakan hidung mengatakan bahwa saya dapat melihat saya dapat melihat hidung besar dan saya dapat melihat telinga yang floppy.
Jadi itu dan itu mengatakan itu kepada anjing dan kucing dan kemudian apa anjing itu.
Dan yang terjadi adalah kita tahu bahwa ini adalah seekor anjing.
Jadi neuron anjing tahu bahwa jawabannya adalah sebenarnya anjing karena pada akhirnya kita membandingkan gambar
atau label pada gambar dan ketika anjing lain.
Jadi pada dasarnya neuron anjing akan mengatakan Aha.
Jadi saya harus dipicu dalam kasus ini.
Jadi ini adalah neuron yang mereka kirim sinyal ini bahwa mereka mengirim kepada saya untuk anjing
dan kucing sebenarnya indikasi bagi saya bahwa itu adalah anjing.
Dan selama ini banyak dan banyak dan banyak iterasi dari ini
terjadi berkali-kali anjing akan belajar bahwa neuron ini memang menyala ketika fitur milik anjing
Di sisi lain neuron kucing akan tahu bahwa itu bukan kucing dan ia akan tahu bahwa fitur
ini menyala dan neuron ini memberi tahu saya bahwa ia dapat melihat telinga floppy.
Tetapi pada saat yang sama itu bukan kucing.
Jadi pada dasarnya bagi saya itu adalah sinyal bahwa saya harus mengabaikan neuron seperti ini dan
semakin banyak terjadi semakin neuron kucing akan mengabaikan neuron ini tentang telinga floppy.
Dan pada dasarnya itulah bagaimana melalui banyak dan banyak iterasi jika ini sering terjadi.
Jadi ini hanya satu contoh tetapi jika ini sering terjadi mungkin satu mungkin 0. 8 0. 9 mungkin kadang-kadang
itu tidak menyala tetapi secara keseluruhan rata-rata neuron ini menyala sangat sering ketika itu memang anjing, neuron anjing akan
mulai mengaitkan pentingnya neuron ini dengan yang lebih tinggi.
Jadi begitulah.
Itulah bagaimana kita akan menandakannya.
Kita akan mengatakan bahwa ketiga neuron ini melalui proses berulang dengan saya dengan banyak banyak banyak sampel dan
banyak yang ingat jadi sampel adalah deretan dalam kumpulan data Anda dan Apoc adalah ketika Anda
memeriksa seluruh dataset Anda berulang kali dan sekali lagi ada banyak sekali iterasi.
Neuron anjing ini mengetahui bahwa neuron alis ini dan neuron hidung besar ini serta neuron telinga
floppy ini, mereka semua tampaknya berkontribusi dengan sangat baik pada klasifikasi apa yang dicari dan yang
merupakan anjing.
Jadi begitulah cara kerjanya.
Dan lagi, telinga, hidung, dan alis ini sangat mirip atau seperti contoh yang diambil sangat jauh karena pada tahap ini dalam keseluruhan jaringan
saraf konvensional konvolusi ini sama sekali tidak dapat dikenali apa yang mereka cari tetapi pada
saat yang sama itu adalah sesuatu dalam fitur anjing atau kucing atau apa pun
yang Anda klasifikasikan.
Lalu mari kita beralih ke yang berikutnya.
Sekarang kita akan melihat neuron kucing tetapi ini Kita akan ingat bahwa bobot ini adalah Anda
tahu bagaimana kami telah mengurutkan anjing.
Jadi anjing itu seperti mengabaikan hampir semua neuron lain, satu, dua, empat, atau lima, tetapi
ini benar-benar memperhatikan apa yang dikatakan oleh ketiga neuron ini.
Sekarang apa yang kucing dengarkan.
Yah setiap kali itu sebenarnya kucing.
Kanan.
Ini adalah contoh situasi ketika sebenarnya itu adalah kucing.
Jadi, Anda akan melihat bahwa ketiga neuron ini 0. 9 0. 9 dan satu mereka mengatakan sesuatu, mereka mengatakan
sesuatu pada anjing dan kucing.
Dan ini sekali lagi penting diingat sehingga sinyal keluaran ini berjalan dua arah dengan hak yang sama.
Itu mengatakan satu kepada anjing yang mengatakan kepada kucing tetapi kemudian tergantung pada anjing kepada kucing
untuk memutuskan apakah akan memperhitungkan sinyal itu dan belajar darinya atau tidak.
Baik anjing dan kucing dapat melihat bahwa ini adalah foto saya harus meletakkan foto kucing di sini tetapi pada
dasarnya bayangkan foto kucing baik anjing dan kucing dapat melihat bahwa ini sebenarnya kucing
Jadi pada dasarnya anjing itu seperti OK jadi kumis ini dan telinga segitiga runcing ini dan ukuran kecil
ini ya atau atau mungkin jenis ini Anda tahu bagaimana kucing memiliki hal-hal ini
di mata mereka seperti mata kecil. mata kucing.
Pada dasarnya mata kucing ini jelas tidak cocok untukku.
Mereka tidak membantu saya, saya akan memprediksi karena setiap kali neuron menyala prediksi bukan
yang saya cari.
Di sisi lain, kucing itu seperti hmm itu menarik.
Setiap kali yang satu ini menyala itu lebih sering menyala.
Itu sesuai dengan harapan saya, cocok dengan apa yang saya cari.
BAIK.
Saya akan mendengarkan orang ini lebih dari yang ini.
Ini satu hal yang sama setiap kali menyala atau sebagian besar kali menyala.
Kebetulan saya mendapatkan yang baik. Kebetulan saya diberi hadiah untuk prediksi saya karena saya melakukannya dengan benar.
Itu kucing.
BAIK.
Aku akan mendengarkannya lebih banyak.
Anda tahu yang ini tidak berguna bagi saya karena dia tidak benar-benar Anda tahu seperti dia bahkan tidak menyalakannya itu kucing
tetapi dia tidak menyala sehingga yang terjadi adalah sebaliknya.
Dan yang ini baik-baik saja, tapi dia tidak menyerah jadi saya tidak akan mendengarkannya.
Tapi yang ini ketika dia pergi apa ini mata kucing menyala kita bisa melihat aku bisa melihat bahwa itu
kucing.
Itu cocok dengan sebagian besar waktu jadi saya akan belajar dari itu dan saya akan mendengarkan tiga
orang ini lebih sering daripada tidak.
Dan pada dasarnya kucing mendengarkan ketiga hal ini dan mengabaikan lima lainnya
dan itulah bagaimana neuron-neuron terakhir mempelajari neuron-neuron mana di final yang terhubung sepenuhnya untuk mendengarkan output neuron, belajar dari mana
yang sepenuhnya merupakan final yang terhubung sepenuhnya.
Ada neuron untuk didengarkan.
Dan begitulah cara mereka memahami.
Pada dasarnya begitulah fitur disebarkan melalui jaringan dan disampaikan ke output.
Dan meskipun fitur-fitur ini tentu saja tidak memiliki banyak arti bagi mereka seperti telinga atau
floppy kumis.
Pada saat yang sama mereka memiliki beberapa perbedaan mereka adalah fitur khas dari kelas tertentu dan
itulah bagaimana jaringan dilatih karena kami juga selama ingat selama proses propagasi kembali
kami juga menyesuaikan fitur detektor jadi jika fitur tidak berguna untuk output itu akan mungkin akan
diabaikan karena ini tidak terjadi pada satu atau dua cerita itu terjadi melalui ribuan
dan ribuan iterasi.
Jadi seiring waktu suatu fitur yang tidak berguna untuk jaringan akan diabaikan dan
diganti dengan fitur yang bermanfaat dan pada akhirnya di lapisan neuron terakhir ini Anda
cenderung memiliki banyak fitur atau kombinasi fitur dari gambar yang memang representatif atau deskriptif tentang
anjing dan kucing.
Dan begitu jaringan Anda dilatih maka kita ini adalah bagaimana itu diterapkan.
Jadi ini adalah langkah selanjutnya seperti kita dilatih jaringan kita apakah ini akan terjadi.
Mari kita lihat apa yang terjadi ketika jaringan ini diterapkan.
Jadi katakanlah kita memberikan gambar seekor anjing.
Nilai-nilai yang disebarkan melalui jaringan kami mendapatkan nilai-nilai tertentu.
Dan kali ini anjing dan neuron kucing tidak tahu mereka tidak memiliki gambar anjing di sini mereka tidak tahu bahwa
itu adalah anjing atau kucing.
Mereka tidak tahu apa itu tetapi mereka telah belajar mendengarkan apa yang diperlihatkan di sini.
Kanan.
Mereka telah belajar mendengarkan anjing dan mendengarkan ketiga neuron ini, sedangkan neuron kucing mendengarkan ketiga neuron
ini.
Dan neuron anjing melihat satu dua tiga dan berkata aha ini cukup tinggi.
Jadi probabilitas saya akan menjadi tinggi yaitu seekor anjing yang dilihat oleh neuron kucing pada ketiganya dan mengatakan
OK ini yang ini cukup tinggi tetapi ini cukup rendah.
Menarik.
Jadi probabilitas saya akan menjadi 0. 05
Dan kemudian dan itu.
Dan di situlah Anda mendapatkan prediksi Anda.
Jadi pilihan pertama Anda untuk jaringan saraf ini adalah anjing.
Pilihan kedua adalah kucing dan itu saja.
Jadi jawabannya adalah anjing dan hal yang sama terjadi ketika Anda melewati gambar seekor kucing.
Anda mendapatkan nilai baru dan Anda dapat melihat bahwa meskipun ini tinggi, ini rendah.
Dan untuk kucing Ini tinggi, ini tinggi dan yang ini agak rendah.
Jadi kemungkinan di sini mungkin tidak sebesar yang sebelumnya tetapi Anda masih bisa melihat bahwa itu adalah
kucing 79 persen.
Maka dari itu jaringan saraf akan memilih bahwa itu adalah kucing.
Dan pada dasarnya semua jaringan saraf akan menyimpulkan bahwa itu adalah kucing.
Voting adalah istilah yang digunakan untuk orang-orang ini sehingga neuron-neuron ini di Lehre yang terhubung sepenuhnya akhirnya dapat
memilih.
Dan ini adalah suara mereka.
Dan lagi-lagi kita hanya demi argumen yang meletakkan nilai antara 0 dan 1 di sini.
Ini bisa berupa nilai apa saja tetapi mereka bisa memilih dan kemudian bobot ini adalah pentingnya suara mereka.
Jadi inilah bobot ungu ini bagaimana neuron anjing memandang suara mereka.
Seberapa pentingkah hal ini diberikan pada neuron-neuron ini dan suara-suara itu.
Dan ini adalah seberapa penting ukuran neuron kucing untuk memilih suara-suara dari neuron-neuron ini dan neuron-neuron ini memilih anjing dan kucing berdasarkan
pada bobot yang dipelajari, mereka memutuskan siapa yang akan didengarkan dan kemudian mereka membuat prediksi dan
kemudian menahan jaringan saraf menyimpulkan bahwa dalam hal ini kucing dan kemudian
itu Dan kemudian itu kesimpulan Anda dan itulah bagaimana Anda mendapatkan gambar seperti ini di
mana Anda memiliki cheetah dan kemudian Anda memiliki cakar cheetah yang Anda kenal seperti probabilitas tinggi tinggi Jadi ini adalah Anda
tahu probabilitas bahwa jaringan telah memprediksi.
Dan ini adalah hukum tetapi ini masih ada karena mereka masih seperti kesempatan kecil
yang neuron lain juga mendengarkan pemilih mereka dan mereka berkata oh mungkin itu sebenarnya macan tutul dan
kereta peluru.
Sangat sangat mungkin.
Saya mendengar gunting.
Anda tahu yang satu ini tetapi hand-glass adalah yang sangat dekat kedua dan dalam
stetoskop fivepence karena Anda bisa melihat seperti orang ini ini neuron ini gunting gunting neuron seri keluaran neuron
mendengarkan pemilih dan memiliki suara dominan secara keseluruhan.
Tetapi kemudian gelas tangan itu memiliki hasil yang baik juga.
Jadi begitulah cara kerja koneksi penuh dan bagaimana semua ini dimainkan bersama-sama.
Saya harap Anda menikmati tutorial hari ini.
Kami juga akan merangkum semua ini dalam ringkasan.
Dan aku akan menemuimu lain kali.
Sampai kemudian menikmati pembelajaran yang mendalam.