Bună ziua și bun venit înapoi la curs și învățare profundă.
Astăzi suntem în sfârșit la STEPNELL înainte de conectarea completă.
Deci, ce înseamnă acest pas?
Ei bine, în acest pas, adăugăm o întreagă rețea neurală artificială rețelei noastre neuronale convoluționale, astfel încât la toate lucrurile
pe care le-am făcut până acum, care sunt convoluție piscină și aplatizare.
Acum adaugam un intreg nou.
Și apoi pe partea din spate a cât de intens este asta.
Asta este doar ceva care este cu siguranță ceva.
Și așa că avem aici stratul de intrare, avem un plan complet conectat.
Voi pune acolo și de modul în care Lehre conectat pe deplin în rețelele neuronale artificiale le-am folosit
pentru a le numi straturi ascunse și aici le numim pe deplin conectate pentru că ele
sunt ascunse furturi, dar în același timp sunt un mai specific tip de fișiere care sunt complet conectate în
rețelele neuronale artificiale literele ascunse nu trebuie să fie complet conectate.
În timp ce în rețele neuronale convoluționale vom folosi litere complet conectate și de
aceea ele sunt denumite în general Lares complet conectate.
Și astfel, în esență, întreaga coloană sau vector de ieșiri pe care le avem
după aplatizare îl transmitem în intrarea învățată aici, avem un exemplu foarte simplificat doar pentru scopuri ilustrative.
Și care este scopul principal al rețelei neuronale artificiale este de a combina caracteristicile noastre în mai multe atribute care
prezic mai bine Klaas-ul.
Deci, deja în vectorul nostru de ieșiri în Flaten a rezultatului aplatizat din ceea ce am făcut cu adevărat, avem câteva caracteristici codificate în numerele
din acel vector și pot face deja probabil o treabă destul de bună la prezicerea a ceea
ce este Clauss, re examinați dacă este vorba de un câine sau o pisică sau dacă este o tumoare sau nu o
tumoare și așa mai departe.
Dar, în același timp, știm că avem această structură numită rețea neurală artificială care este concepută care are
scopul de a se ocupa de atribute și de a ieși sau de a trata caracteristici și de a veni
cu noi atribute și de a combina atributele împreună pentru a anticipa mai bine lucrurile pe care încercăm să o previzionăm și știm
că din părțile anterioare, de ce să nu folosim acest lucru.
Și acesta este planul de aici.
Deci, cum am trece aceste valori într-o rețea neurală artificială și lăsăm să optimizeze tot mai mult tot
ceea ce facem.
Și așa vom face.
Dar să ne uităm la un exemplu mai realist, deoarece acesta este un pic prea simplu.
Deci, aici avem o rețea neurală artificială cu aspect mai bun în cazul în care avem cinci atribute pe intrările pe care
le avem în primul, dacă nu avem șase neuroni în al doilea sau al doilea conectat complet Larry are opt neuroni
și apoi avem două ieșiri unul pentru câine și unul pentru pisică.
Și un lucru important pentru care să discutăm aici este că de ce avem două ieșiri.
Suntem obișnuiți să avem doar o singură ieșire în rețelele noastre neuronale artificiale. Ei bine, o ieșire este de tipul
atunci când estimați o valoare numerică atunci când tipăriți atunci când executați un tip de regresie
de problemă.
Dar când faci clasificare, ai nevoie de un Proclus de ieșire, cu excepția cazului în care ai doar două clustere, cum ar fi două clase aici
câine și pisică și am fi putut face doar o ieșire și a făcut-o o ieșire binară și
a spus Unul este un câine și o zână o pisică și asta ar fi funcționat în totalitate și, de fapt,
ceea ce veți vedea a avut prânzul face acest lucru în tutorialele practice și așa vor fi
structurate.
Dar, în același timp, dacă aveți mai mult de două categorii, de exemplu pisici și păsări de câini, atunci trebuie
să aveți un neuron pentru fiecare categorie și de aceea vom proceda cu două categorii în acest exemplu
pentru a ști ce să ne așteptăm dacă avem vreodată mai mult de două categorii.
Și ce urmează să se întâmple aici.
Deci am facut deja toate lucrarile pe care le-am facut convolutia pe care am facut-o in pooling
si aplatizarea si acum informatia va trece prin reteaua neuronala artificiala, asa ca sa ne
uitam la cealalta se intampla.
Există informații care încep de la începutul momentului în care imaginea este procesată și conturate în felul acesta
se convexă apoi se aplatizează și apoi prin rețeaua neurală artificială toate cele patru pași
și apoi se face o predicție și vom vedea cum se întâmplă acest lucru într-o momentul va fi foarte interesant.
Dar, pentru moment, să spunem doar o predicție.
Și, de exemplu, 80% că este un câine.
Dar se pare că este o pisică și apoi se calculează o eroare.
A.
Ei bine, ceea ce am folosit pentru a numi accosts cost funcția într-o rețea neurală artificială și am folosit
o eroare medie pătrată acolo sau rețele neuronale iluzionale comune.
Se numește o funcție de pierdere și pentru aceasta folosim o funcție de entropie încrucișată.
Și vom vorbi despre entropia încrucișată și erorile medii pătrată.
Într-un tutorial separat și cum se întâmplă toate acestea.
Dar, pentru cunoștințe, spuneți că avem o funcție pierdută care ne spune cât de bine funcționează rețeaua noastră și
că încercăm să optimizăm optimizarea sau să minimizăm această funcție pentru a optimiza rețeaua noastră.
Deci, eroarea este calculată și apoi este propagată în rețeaua de rețea exact așa cum am avut în
rețelele neuronale artificiale este propagat înapoi și unele lucruri sunt ajustate în rețea pentru a ajuta la optimizarea performanței și lucrurile care
sunt ajustate sunt ca de obicei greutățile în rețeaua neurală artificială face parte din
acele linii albastre pe care le vedeți aici, Cynapsus.
Apoi, de asemenea, un alt lucru care este ajustat este detectoarele de funcții, astfel încât știm că căutăm caracteristici, dar
ce dacă căutăm funcții greșite.
Ce se întâmplă dacă acest lucru nu a funcționat deoarece caracteristicile sunt incorecte și deci detectoarele de funcții amintesc
acele mici matrice pe care le-am avut.
Acestea sunt cele trei-trei matrici.
Sunt ajustate pentru ca data viitoare să fie mai bine și să vedem ce se întâmplă.
Tip de lucru.
Și, bineînțeles, totul este făcut cu o mulțime de științe în fundalul unei mulțimi de matematică și totul este realizat
printr-o înclinație de gradient de înclinare a propagării spatelui.
Deci totul nu este doar o perturbație aleatorie, ci de fapt foarte gândit de modul în care se face.
Dar, cu toate acestea, detectoarele de funcții sunt ajustate, greutățile sunt ajustate și întregul proces se întâmplă din nou,
iar din nou erorile din spate se propagă.
Și asta continuă și mai departe.
Așa este optimizarea rețelei noastre, așa că trenul nostru tratează datele.
Deci, este important ca datele să treacă prin întreaga zonă de la început până la
sfârșit.
Apoi, eroarea este comparată astfel încât eroarea este calculată și apoi este propagată înapoi.
Deci, aceeași poveste ca și cu rețelele neuronale artificiale doar un pic mai mult din cauza acelui întreg pentru primii trei pași
pe care i-am avut deja.
Și acum, să aruncăm o privire la partea interesantă, partea interesantă, cum funcționează aceste două clase, sau cum funcționează
acești doi neuroni de ieșire, pentru că înainte de a avea întotdeauna un fel de neuron de ieșire, ce
se întâmplă când avem două.
Cum funcționează această situație de clasificare sau imagini?
Ei bine, haideți să începem cu primul neuron început să începem cu câinele.
Cum avem scopul principal, ceea ce trebuie sa facem mai intai este ca trebuie sa intelegem ce ponderi sa atribuim
tuturor acestor programe care se conecteaza la caine, astfel incat sa stim care dintre neuronii anteriori sunt de fapt importanti pentru
caine si sa vedem cum asta este făcut.
Deci, să presupunem ipotetic că avem aceste numere în stratul nostru precedent complet conectat.
În stratul final complet conectat.
Și din nou, aceste cifre pot fi absolut orice.
Nu trebuie să fie că ele pot fi numere, dar doar din motive de argumentăm că
vom fi de acord că privim în mod specific la cifre între 0 și 1.
Deci este mai ușor pentru noi să argumentăm aceste lucruri și să înțelegem și unul înseamnă că acel neuron a fost foarte
încrezător că a găsit această caracteristică și zero va însemna că acel neuron nu a găsit o trăsătură
care o caută, deoarece la sfârșitul zi acești neuroni ca orice altceva de pe acest din pe această stânga este doar uita la
caracteristicile de la o imagine.
Acest proces este deja foarte foarte.
Dar totuși detectează o anumită caracteristică sau o combinație de caracteristici pe imagine chiar înainte de a
putea evolua.
Am avut o serie de caracteristici recunoscute în setul de piscine, care sunt mai puțin recunoscute decât devin
și mai puțin recunoscute în imaginea aplatizată.
Și apoi se îmbină și așa mai departe.
Dar, totuși, aici vorbim despre anumite trăsături care reprezintă imaginea prezentă sau combinația lor.
Deci, și unul care a fost trecut și acest lucru este important, a fost transmis atât câinelui cât și pisicii,
în același timp, atât celor neuroni de ieșire.
Deci cineva inseamna ca pentru noi, pentru argumentul nostru, inseamna ca acest neuron are o lupta. Este foarte rapid sa detectezi acea caracteristica pe care
o stii ca ar putea fi o sprânceană care ar putea detecta din nou această
sprâncene din simplitate pentru că detectează această sprânceană.
Și este comunica că la câine alerga la neuronul pisicii spunând că pot vedea sprâncenele mele pot vedea sprancene.
Și apoi depinde de câine și de neuronul pisicii să înțeleagă ce înseamnă asta pentru ei.
Dreapta.
Și așa, în cazul în care neuronii trag în sus, acești trei neuroni spală sprâncenele și
care spun că nasul spune că pot vedea că pot vedea un nas mare și pot vedea urechi floppy.
Deci, și spune asta câinelui și pisicii și apoi ce câine.
Și apoi ce se întâmplă este că știm că acesta este un câine.
Deci, neuronul câinelui știe că răspunsul este că este de fapt un câine, deoarece la final ne comparăm cu imaginea
sau cu eticheta din imagine și cu un alt câine.
Deci, practic neuronul câinelui va spune Aha.
Deci ar trebui să fiu declanșat în acest caz.
Deci, aceștia sunt neuroni, spunând acest semnal că mi-au trimis la mine la câine și pisica
este de fapt o indicație pentru mine că este un câine.
Și pe parcursul acestor loturi și o mulțime de iterații de acest lucru se
întâmplă de mai multe ori câinele va învăța că acești neuroni într-adevăr aprind când caracteristica aparține unui câine.
Pe de altă parte, neuronul de pisică va ști că nu este o pisică și va ști că această caracteristică
se trage în sus și acest neuron îmi spune că poate vedea urechi de floppy în urechi.
Dar, în același timp, nu este o pisică.
De fapt, pentru mine este un semn că ar trebui să ignor acest neuron și cu cât mai
mult se întâmplă cu cât neuronul pisicii va ignora acest neuron în privința urechilor floppy.
Și așa că în esență asta este modul în care prin mulțimi și o mulțime de iterații, dacă acest lucru se întâmplă de multe ori.
Deci, acesta este doar un exemplu, dar dacă acest lucru se întâmplă adesea poate unul poate 0. 8 0. 9 poate că uneori
nu se va declanșa, dar, în general, în general acest neuron aprinde foarte des atunci când este într-adevăr un câine neuronul câinilor
va începe să atribuie o importanță mai mare acestui neuron.
Și așa mergem.
Asta este modul în care o vom semnifica.
Vom spune că acești trei neuroni prin acest proces iterativ cu mine cu multe multe multe mostre și multe altele amintesc,
astfel încât un eșantion este un rând în setul de date și Apoc este atunci când treceți întregul set
de date din nou și din nou și din nou există multe și multe iterații.
Acest neuron de câine a aflat că acest neuron cu spatele și acest neuron al nasului mare și acest neuron
de ureche floppy toate par să contribuie într-adevăr foarte bine la clasificarea a ceea ce caută și care este
un câine.
Deci așa funcționează.
Și din nou aceste urechi, nasul și sprâncenele, sunt foarte aproximative sau ca niște exemple foarte îndepărtate, deoarece prin această etapă
în această întreagă convoluție rețeaua neuronală convențională este complet nerecunoscută ceea ce căutăm, dar
în același timp este ceva în caracteristicile câinilor sau pisicilor sau orice
altceva îl clasificați.
Și apoi să trecem la următoarea.
Acum ne vom uita la neuronul pisicilor, dar acestea le vom aminti că aceste
greutăți știți cum am rezolvat câinele.
Deci, câinele seamănă cu ignorarea la toți acești alți neuroni unu doi trei, patru sau cinci, dar cu
adevărat să acorde atenție la ceea ce spun acești trei neuroni.
Acum ce ascultă pisica.
Ei bine, ori de câte ori este de fapt o pisică.
Dreapta.
Acesta este un exemplu de situație când este de fapt o pisică.
Deci veți vedea că acești trei neuroni 0. 9 0. 9 și unul vor spune ceva că spun ceva
atât câinelui, cât și pisicii.
Și acest lucru este din nou important amintiți-vă că acest semnal de ieșire merge în ambele moduri este același drept.
Este vorba de a spune unui câine care să spună pisicii, dar atunci este de până la câine pisicii să
decidă dacă să ia în considerare acel semnal și să învețe din ea sau nu.
Și atât câinele cât și pisica pot vedea că aceasta este o fotografie pe care ar trebui să o pun o fotografie de pisică aici, dar imaginați-vă de
fapt o fotografie a unei pisici, atât un câine, cât și o pisică poate vedea că aceasta este de fapt o pisică.
Deci, practic, câinele este ca și cum ar fi bine, aceste mușchi și aceste urechi de triunghi, și această mică dimensiune da sau sau
poate acest tip știi cum pisicile au aceste lucruri în ochii lor ochii lor sunt ca niște mici Nu
sunt cercuri sau linii sau ceva de genul ochi de pisica.
Practic, acești ochi de pisică nu lucrează cu siguranță pentru mine.
Nu mă ajută să prezic, pentru că de fiecare dată când acești neuroni se aprind, predicția nu este
ceea ce caut.
Pe de altă parte, pisica este ca și cum ar fi interesantă.
De fiecare dată când aceasta se aprinde, este mai multă vreme când se aprinde.
Se potrivește cu așteptările mele că se potrivește cu ceea ce caut.
O.K.
O să-l ascult pe tipul ăsta mai mult decât acesta.
Același lucru de fiecare dată când se aprinde sau de cele mai multe ori se aprinde.
Mi sa întâmplat să primesc un bine că am fost răsplătit pentru predicția mea pentru că am dreptate.
Este o pisica.
O.K.
O să-l ascult mai mult.
Tu stii acest lucru inutil pentru mine pentru ca nu stii de fapt ca el nu aprinde nici macar o pisica,
dar nu il aprinde asa ca se intampla contrariul.
Și asta e bine că e cad, dar nu se lasă, așa că nu-l voi asculta.
Dar atunci când a mers în ochi, ochii pisicii se luminează, putem vedea că pot vedea că eo
pisică.
Se potrivește de cele mai multe ori, așa că am de gând să învăț de la asta și am să ascult
pe acești trei tipi mai des decât nu.
Și astfel, practic pisica ascultă aceste trei și ignoră celelalte cinci și astfel modul
în care acești neuroni finali învață care neuroni în Lehre finală pe deplin conectat să asculte neuronii de ieșire să învețe care dintre
cele pe deplin care sunt finale complet conectate.
Există neuroni pentru a asculta.
Și așa inteleg ei.
Practic, modul în care caracteristicile sunt propagate prin rețea și transmise la ieșire.
Și astfel, chiar dacă aceste trăsături, desigur, nu au prea multă semnificație ca urechile floppy
sau whiskers.
În același timp, ele au un caracter distinctiv, ele sunt o caracteristică distinctivă a acelei clase specifice și astfel
rețeaua este instruită pentru că, de asemenea, în timpul memorării în timpul procesului de propagare
înapoi, reglează, de asemenea, detectoarele de caracteristici astfel încât, dacă o caracteristică este inutilă la ieșire va fi
probabil ignorată, deoarece nu se întâmplă cu una sau două povestiri care se întâmplă prin mii și
mii de iterații.
Deci, cu timpul o caracteristică care este inutilă pentru rețea va fi ignorată și înlocuită
cu caracteristica este utilă și astfel la sfârșitul zilei în acest strat final de neuroni este posibil
să aveți o mulțime de caracteristici sau combinații de caracteristici de la imagine care este într-adevăr reprezentativă sau descriptivă
pentru câini și pisici.
Și atunci, odată ce rețeaua dvs. este pregătită, atunci acest lucru este modul în care este aplicată.
Deci, acesta este urmatorul pas ca am fost instruiti in reteaua noastra.
Să vedem ce se întâmplă când se aplică această rețea.
Deci, să spunem că vom transmite o imagine a unui câine.
Valorile sunt propagate printr-o rețea obținem anumite valori.
Și de data aceasta câinele și neuronii de pisică nu știu că nu au imaginea câinelui aici, că nu știu că este
un câine sau o pisică.
Ei nu au nici o idee ce este, dar au învățat să asculte ceea ce este prezentat aici.
Dreapta.
Ei au învățat să asculte câinele și ascultă la acești trei neuroni un neuron de pisică ascultă aceste
trei.
Și așa neuronul câinelui se uită la unul doi doi și spune că aceste sunt destul de mari.
Deci, probabilitatea mea va fi ridicată, că este un câine neuron pistil se uită la aceste trei și spune OK
acestea sunt destul de mari, dar acestea sunt destul de scăzute.
Interesant.
Probabilitatea mea va fi 0. 05.
Și apoi și asta.
Și acolo țineți predicția.
Deci prima dvs. alegere pentru această rețea neurală este câinele.
A doua opțiune este pisica și asta este destul de mult.
Deci răspunsul este câine și același lucru se întâmplă atunci când treci o imagine a unei pisici.
Obțineți noi valori și puteți vedea că, chiar dacă aceasta este ridicată, acestea sunt scăzute.
Și pentru pisică A fost mare că a fost mare și asta e cam scăzută.
Deci, probabilitatea ca aici nu ar putea fi la fel de mare ca inainte, dar totusi poti vedea ca este o
pisica de 79%.
Și astfel, rețeaua neuronală va vota că este o pisică.
Și așa că toate rețelele neuronale vor concluziona că este o pisică.
Votarea este un termen care este folosit pentru acești tipi, astfel încât acești neuroni din Lehre finali pe deplin conectați
să voteze.
Și acestea sunt voturile lor.
Și din nou, suntem doar pentru argumentare, punând valori între 0 și 1 aici.
Acestea ar putea fi orice valori, dar ele ajung la vot, iar apoi aceste greutăți sunt importanța votului lor.
Deci, acestea sunt aceste greutăți purpurii sunt modul în care neuronul câinelui își vede voturile.
Câtă importanță le atribuie acestor neuroni și acele voturi.
Și aceasta este importanța pe care neuronul pisicii le-a crescut la aceste voturi voturile acestor neuroni și deci acești neuroni votează câinele și pisica
pe baza învățării lor greutățile pe care le decid cine să asculte și apoi își fac predicțiile
și apoi ține rețeaua neurală concluzionează că acesta este în acest caz o
pisică și apoi asta este Și atunci aceasta este concluzia ta și așa ai obținut imagini
de genul ăsta unde ai un ghepard și apoi ai ghearele cu gheparde pe care le știi ca o mare probabilitate mare Deci
asta e știți probabilitatea că rețeaua a prezis.
Și acestea sunt legi, dar acestea există încă pentru că sunt încă cam așa de mici
ca și ceilalți neuroni ascultă alegătorii lor și ei spun că poate că este de fapt un leopard și un
tren de glonț.
Foarte probabil.
Am auzit foarfece.
Știți asta, dar sticla de mână a fost o secundă foarte apropiată și în stetoscopul
de cinci pence pentru că ați putut vedea ca acest tip acest neuron neuron pentru foarfece neuronul seriei de ieșire
a ascultat alegătorii și a avut votul predominant general.
Dar apoi sticla de mână a avut un rezultat bun, de asemenea.
Deci, acolo mergem cum funcționează întreaga conexiune și cum toate acestea se desfășoară împreună.
Sper că ți-a plăcut tutorialul de astăzi.
Vom rezuma toate acestea și în rezumat.
Ne vedem data viitoare.
Până atunci se bucură de învățare profundă.