Hola y bienvenidos al curso y al aprendizaje profundo.
Hoy finalmente estamos en STEPNELL antes de la conexión completa.
Entonces, ¿de qué se trata este paso?
Bien en este paso, estamos agregando una red neuronal artificial completa a nuestra red neuronal convolucional, así como a todas las cosas que
hemos hecho hasta ahora que son la puesta en común y el aplanamiento de convolución.
Ahora estamos agregando un nuevo completo.
Y luego, en la parte posterior de eso, qué tan intenso es eso.
Eso es solo que es algo que definitivamente es algo.
Y aquí tenemos la capa de entrada, tenemos un plan completamente conectado.
Voy a poner allí y, por cierto, el Lehre completamente conectado en las redes neuronales artificiales
que solíamos llamar capas ocultas y aquí los llamamos completamente conectados porque son guaridas
ocultas, pero al mismo tiempo son más específicos tipo de violinistas que están completamente conectados en
redes neuronales artificiales, las letras ocultas no tienen que estar completamente conectadas.
Mientras que en las redes neuronales convolucionales vamos a utilizar letras totalmente conectadas y
es por eso que generalmente se llaman Lares totalmente conectadas.
pasando a la entrada aprendida aquí, tenemos un ejemplo muy simplificado solo para fines ilustrativos.
Entonces, básicamente, toda esa columna o vector de resultados que tenemos después del aplanamiento la estamos
Y cuál es el propósito principal de la red neuronal artificial es combinar nuestras características en más atributos que predicen que
los Klaas son aún mejores.
Entonces, ya en nuestro vector de resultados en el Flaten del resultado aplanado de lo que realmente hemos hecho, tenemos algunas características codificadas
en los números en ese vector y probablemente ya pueden hacer un muy buen trabajo al
predecir qué es lo que Clauss es ' Estoy mirando si es un perro o un gato o si es un
tumor o no, y así sucesivamente.
tratando de predecir y lo sabemos por las partes anteriores, ¿por qué no aprovechar eso?
Pero, al mismo tiempo, sabemos que tenemos esta estructura llamada red neuronal artificial que está diseñada
para lidiar con los atributos y salir o tratar con las características y crear nuevos atributos y combinar
atributos para predecir incluso mejor las cosas. que estamos
Y eso es exactamente lo que es el plan aquí.
Entonces, ¿qué tal si pasamos esos valores a una red neuronal artificial y dejamos que optimice aún más todo
lo que estamos haciendo?
Y entonces eso es lo que vamos a hacer.
Pero veamos un ejemplo más realista porque este es demasiado simple.
Así que aquí tenemos una red neuronal artificial con mejor aspecto, donde tenemos cinco atributos en las entradas que tenemos en
la primera, a menos que tengamos seis neuronas en el segundo o en el segundo Larry totalmente conectado tengamos ocho
neuronas y luego tengamos dos salidas uno para perro y otro para gato.
Entonces, una cosa importante de la que hablar para que hablemos aquí es por qué tenemos dos productos.
Estamos acostumbrados a tener solo una salida en nuestras redes neuronales artificiales. Una salida es para cuando
estás prediciendo un valor numérico cuando imprimes cuando estás ejecutando un tipo de problema
de regresión.
funcionado perfectamente bien y, de hecho, lo que verás al almorzar ha hecho eso en los tutoriales prácticos y así será estructurado.
Pero cuando estás haciendo una clasificación necesitas una salida de Proclus excepto por la excepción cuando tienes
solo dos clusters, como que tenemos dos clases aquí, perro y gato, y podríamos haber hecho una salida y
hacer una salida binaria y decir que One es un perro y ceros un gato y
eso habría
Pero al mismo tiempo, si tienes más de dos categorías, por ejemplo, perros, gatos y pájaros, debes tener
una neurona por cada categoría y es por eso que vamos a practicar con dos categorías en
este ejemplo para que sepamos qué esperar. si alguna vez tenemos más de dos categorías.
Y entonces, ¿qué va a estar pasando aquí?
Así que ya hicimos todo el trabajo de base que hicimos con la convolución, hicimos el agrupamiento y el
aplanamiento y ahora la información pasará a través de la red neuronal artificial, así que echemos un vistazo
a cómo sucede todo lo demás.
Hay información desde el principio desde el momento en que la imagen se procesa y se convoluciona en
forma convolvente y luego se aplana y luego a través de la red neuronal artificial los
cuatro pasos y luego se hace una predicción y veremos cómo sucede esto en un momento será muy muy interesante.
Pero por ahora solo digamos que se hizo una predicción.
Y por ejemplo, el 80 por ciento de que es un perro.
Pero resulta ser un gato y luego se calcula un error.
A.
Bueno, lo que solíamos llamar "costo de la función de costos en una red neuronal artificial" y usamos el
error cuadrático medio allí o en las redes neuronales ilusorias comunes.
Se llama función de pérdida y usamos una función de entropía cruzada para eso.
Y hablaremos sobre la entropía cruzada y los errores cuadráticos medios.
En un tutorial separado y cómo todo eso sucede.
tan bien está funcionando nuestra red y estamos tratando de optimizarla optimizando o minimizando esa función para optimizar nuestra red.
Pero para el conocimiento, usted dice que tenemos un tipo de función perdida que nos dice qué
Entonces, el error se calcula y luego se propaga a través de la red, tal como lo hacíamos
en redes neuronales artificiales, se propaga nuevamente y algunas cosas se ajustan en la red para ayudar a optimizar el rendimiento y
las cosas ajustadas son como siempre las ponderaciones la red neuronal artificial es parte
de las líneas azules que se ven aquí, el Cynapsus.
Luego, otra cosa que se ajusta son los detectores de funciones, así que sabemos que estamos buscando funciones, pero qué sucede si
estamos buscando las características incorrectas.
las características son incorrectas y por eso los detectores de funciones recuerdan esas pequeñas matrices que teníamos?
¿Qué pasa si esto no funcionó porque
Esa es la matriz de tres por tres.
Están ajustados para que la próxima vez sea mejor y veamos qué pasa.
Tipo de cosa
Y, por supuesto, todo está hecho con mucha ciencia en el fondo de una gran cantidad de matemáticas y todo se hace a
través de un gradiente de gradiente descendente de propagación hacia atrás.
Así que es todo, no son solo perturbaciones aleatorias, sino que realmente se piensa en cómo se hace.
ajustan, los pesos se ajustan y todo este proceso se repite y luego nuevamente se propagan los errores.
Pero, sin embargo, los detectores de función se
Y esto sigue y sigue y sigue.
Y así es como se optimiza nuestra red, así es como nuestra red entrena en los datos.
Entonces, lo importante aquí es que los datos pasan por toda el área desde el principio hasta
el final.
Luego se compara el error para que se calcule el error y luego se vuelva a propagar.
Así que la misma historia que con las redes neuronales artificiales es un poco más larga debido a ese todo para los
primeros tres pasos que ya teníamos.
Y ahora echemos un vistazo a la parte interesante, la parte realmente interesante, ¿cómo funcionan estas dos clases
porque O cómo funcionan estas dos neuronas de salida porque antes siempre hemos tenido una neurona de salida
lo que sucede cuando tenemos dos.
¿Cómo se desarrolla esta situación de clasificación o imágenes?
Bueno, comencemos con la neurona superior que primero comenzará con el perro.
¿Cómo es que el propósito principal de lo que tenemos que hacer primero es comprender qué pesos asignar a todos
estos planes de estudios que se conectan con el perro para que sepamos cuáles de las neuronas anteriores son realmente importantes
para el perro y veamos cómo Está hecho.
Entonces, hipotéticamente, tenemos estos números en nuestra capa previa anterior totalmente conectados.
En la capa final completamente conectada.
Y nuevamente estos números pueden ser absolutamente cualquier cosa.
No tienen que ser para que puedan ser números, solo por razones de discusión vamos
a estar de acuerdo en que estamos buscando específicamente números entre 0 y 1.
nosotros discutir estas cosas y entender, y uno quiere decir que esa neurona estaba muy segura de que encontró esta característica y
cero significa que esa neurona no encontró una característica que esté buscando, porque al final de la
el día en que estas neuronas, como cualquier otra cosa en este lado izquierdo, solo está mirando las características de una imagen.
Entonces, es más fácil para
Esto ya es muy, muy proceso.
Pero aún está detectando una determinada característica o una combinación de características en la imagen justo antes de que podamos
evolucionar el paso.
Hemos tenido características reconocibles en el conjunto de la piscina que son menos reconocibles de lo que se vuelven
aún menos reconocibles en la imagen aplanada.
Y luego se combinan y así sucesivamente.
Pero de todos modos aquí estamos hablando de ciertas características que son imagen presente o su combinación.
Entonces, uno pasado y esto es importante ha pasado al perro y al gato al mismo
tiempo a las dos neuronas de salida.
Así que uno significa que para nosotros para nuestro argumento significa que esta neurona está activando. Detecta muy rápidamente esa característica que
usted sabe que podría ser una ceja, podría estar detectando esta ceja otra vez
por simplicidad. El motivo es detectar esta ceja.
Y es comunicarle al perro que corre hacia la neurona del gato diciendo que puedo ver mi ceja y puedo ver mi ceja.
Y luego depende del perro y la neurona del gato entender lo que eso significa para ellos.
Derecha.
Y entonces, en este caso, qué neuronas se disparan, estas tres neuronas se disparan en la ceja y
dicen que la nariz dice que puedo ver que puedo ver una gran nariz y puedo ver las orejas caídas.
Entonces eso y eso es lo que dice el perro y el gato y luego el perro.
Y luego, lo que sucede es que sabemos que este es un perro.
Entonces, la neurona del perro sabe que la respuesta es que en realidad es un perro porque al final estamos comparando con
la imagen o con la etiqueta de la imagen y con otro perro.
Entonces, básicamente, la neurona del perro va a decir Aha.
Entonces debería ser activado en este caso.
Así que estas son neuronas que están diciendo esta señal de que me están enviando al perro y el
gato es en realidad una indicación para mí de que es un perro.
Y a lo largo de estos lotes y muchas repeticiones de esto, muchas veces
el perro aprenderá que estas neuronas se disparan cuando la característica le pertenece a un perro.
Por otro lado, la neurona del gato sabrá que no es un gato y sabrá que esta característica se
está disparando y esta neurona me está diciendo que puede ver las orejas caídas de oídos flojos.
Pero al mismo tiempo no es un gato.
y, cuanto más ocurra, más neuronas felinas van a ignorar a esta neurona sobre las orejas flojas.
Así que, básicamente, para mí, esa es una señal de que debería ignorar esta neurona
Y, básicamente, así es como a través de muchas y muchas iteraciones si esto sucede a menudo.
Así que este es solo un ejemplo, pero si esto sucede a menudo tal vez uno tal vez 0. 8 0. 9 Tal vez a veces
no se dispare pero, en general, esta neurona se enciende muy a menudo cuando en realidad es un perro, la neurona
del perro comenzará a atribuirle mayor importancia a esta neurona.
Y ahí vamos.
Así es como lo vamos a significar.
es cuando revisa todo su conjunto de datos una y otra vez y de nuevo hay muchas y muchas iteraciones.
Vamos a decir que estas tres neuronas a través de este proceso iterativo conmigo con muchos muchos muchos ejemplos
y muchos recuerdan, así que una muestra es una fila en su conjunto de datos y Apoc
Esta neurona de perro aprendió que esta neurona de las cejas y esta neurona de la nariz grande y esta
neurona de orejas flácidas parecen contribuir realmente muy bien a la clasificación de lo que está buscando y que
es un perro.
Así que así es como funciona.
porque en esta etapa de esta red neuronal convencional de convolución completa es completamente irreconocible lo que están buscando pero al mismo tiempo
es algo en el características de perros o gatos o lo que sea que lo clasifique.
Y de nuevo estas orejas y nariz y cejas son muy muy aproximadas o
como ejemplos muy extravagantes
Y entonces, pasemos a la siguiente.
Ahora vamos a ver la neurona del gato, pero estos vamos a recordar que estos pesos son
que sabes cómo hemos resuelto el perro.
Así que el perro es casi como ignorar a todas estas otras neuronas uno dos tres cuatro o cinco
pero realmente está prestando atención a lo que estas tres neuronas están diciendo.
Ahora, ¿qué está escuchando el gato?
Bueno, siempre que en realidad sea un gato.
Derecha.
Este es un ejemplo de una situación en la que en realidad es un gato.
Entonces verás que estas estas tres neuronas 0. 9 0. 9 y uno están diciendo algo, están diciendo
algo al perro y al gato.
Y esto también es importante recordar así que esta señal de salida va en ambos sentidos, es lo mismo correcto.
Se trata de decirle al perro lo que le dice al gato, pero depende del perro y del
gato decidir si tiene en cuenta esa señal y aprende de ella o no.
Y tanto el perro como el gato pueden ver que esta es una foto. Debo poner una foto de un gato aquí, pero básicamente imagino
una foto de un gato, tanto un perro como un gato, pueden ver que esto es realmente un gato.
Así que, básicamente, el perro está bien así que estos bigotes y estas orejas triangulares puntiagudas y este pequeño tamaño sí o tal
vez este tipo ya sabes cómo los gatos tienen estas cosas en sus ojos, sus ojos son como
pequeños. No son círculos o líneas o algo así. ojos de gato.
Básicamente estos ojos de gato definitivamente no funcionan para mí.
No me están ayudando, lo predeciré porque cada vez que estas neuronas se encienden, la predicción no es
lo que estoy buscando.
Por otro lado, el gato es como hmm, eso es interesante.
Cada vez que este se ilumina, es más la mayor parte del tiempo que se enciende.
Coincide con mi expectativa de que coincida con lo que estoy buscando.
DE ACUERDO.
Voy a escuchar a este chico más que este.
Esta misma cosa cada vez que se enciende o la mayoría de las veces se ilumina.
Sucedí que obtuve un buen resultado, fui recompensado por mi predicción porque lo entiendo bien.
Es un gato.
DE ACUERDO.
Voy a escucharlo más.
Sabes que esto es inútil para mí porque él no es en realidad tu sabes como si él ni siquiera está encendiendo es un gato
pero es que no está encendiéndose así que está sucediendo lo contrario.
Y este es bueno, es un canalla, pero él no está decepcionando, así que no voy a escucharlo.
Pero esta vez, cuando se fue, qué era esto, los ojos que se iluminan los ojos de gato, podemos ver que puedo ver que es
un gato.
que voy a aprender de eso y voy a escuchar a estos tres tipos más de las veces.
Concuerda la mayor parte del tiempo, así
Y básicamente el gato está escuchando estos tres y está ignorando a los otros cinco
y así es como estas neuronas finales aprenden qué neuronas en el Lehre completamente conectado para escuchar a las neuronas de salida aprenden cuáles
de las completamente que son las últimas conectadas por completo.
Hay neuronas para escuchar.
Y así es como lo entienden.
Básicamente, así es como las características se propagan a través de la red y se transmiten a la salida.
de que estas características, por supuesto, no tienen mucho significado para ellos, como orejas o bigotes.
Y a pesar
Al mismo tiempo, tienen algunos rasgos distintivos que son una característica distintiva de esa clase específica y así es
como la red está entrenada porque también durante el proceso de propagación de retorno también
ajustamos los detectores de funciones para que si una característica es inútil para la salida va a ser
descartado probablemente porque esto no sucede con una o dos historias que sucede a través de miles
y miles de iteraciones.
es útil, por lo que al final del día en esta capa final de neuronas es probable que
tenga muchas características o combinaciones de funciones del imagen que son de hecho representativos o descriptivos de perros y gatos.
Por lo tanto, con el tiempo se va a descartar una característica que es inútil para la red y se la
reemplaza por una característica que
Entonces, una vez que su red se capacita, así es como se aplica.
Así que este es el siguiente paso, como nos capacitaron en nuestra red, sucederá esto.
Veamos qué ocurre cuando se aplica esta red.
Entonces digamos que pasamos una imagen de un perro.
Los valores se propagan a través de una red obtenemos ciertos valores.
perro y el gato no saben que no tienen la imagen del perro aquí, no saben que es un perro o un gato.
Y esta vez las neuronas del
No tienen idea de lo que es, pero han aprendido a escuchar lo que se muestra aquí.
Derecha.
Han aprendido a escuchar al perro y escuchan estas tres neuronas. Una neurona del gato
las escucha.
Y entonces la neurona del perro mira uno dos tres y dice aha que son bastante altos.
Así que mi probabilidad será alta: es un perro que la neurona del gato mira a estos tres
y dice: "OK, este es bastante alto, pero son bastante bajos".
Interesante.
Entonces mi probabilidad va a ser 0. 05.
Y y luego y eso es.
Y ahí es donde obtienes tu predicción.
Entonces, tu primera elección para esta red neuronal es dog.
La segunda opción es cat y eso es más o menos.
Entonces la respuesta es perro y pasa lo mismo cuando pasas la imagen de un gato.
Obtienes nuevos valores y puedes ver que, aunque este sea alto, estos son bajos.
Y para el gato Esto era alto, era alto y este es un poco bajo.
Entonces la probabilidad aquí podría no ser tan buena como la anterior, pero aún así puedes ver que es un gato
del 79 por ciento.
Y entonces la red neuronal va a votar que es un gato.
Y básicamente todas las redes neuronales van a concluir que es un gato.
Votar es un término que se usa para estos tipos para que estas neuronas en el Lehre totalmente conectado
puedan votar.
Y estos son sus votos.
Y de nuevo, estamos a favor del argumento, poniendo valores entre 0 y 1 aquí.
Estos podrían ser cualquier valor, pero pueden votar, y estos pesos son la importancia de su voto.
Así que estos son estos son estos pesos morados son cómo la neurona del perro ve sus votos.
Cuanta importancia le asigna a estas neuronas y esos votos.
Y esta es la importancia que tienen las neuronas del gato para votar los votos de estas neuronas y estas neuronas votan el perro
y el gato en base a sus pesos aprendidos, deciden a quién escuchar y luego hacen sus predicciones
y luego sostienen Neural Network concluye que esto es en este caso un gato
y luego ese es Y entonces esa es tu conclusión y así es como obtienes imágenes como
esta donde tienes un guepardo y luego tienes unas garras de guepardo que conoces como una alta probabilidad alta. Así que esto es
usted sabe la probabilidad de que la red haya predicho.
Y estas son leyes, pero aún existen porque todavía son como una pequeña posibilidad de que
las otras neuronas también escuchen a sus votantes y digan que tal vez sea en realidad un leopardo y
un tren bala.
Muy muy probable
Escucho tijeras.
neurona de la serie de salida escuchaba a sus votantes y tenía el voto predominante en general.
Usted sabe esto, pero el cristal de mano fue un segundo muy cercano y en cinco estetoscopio porque se podía
ver como este tipo, esta neurona de las tijeras, la
Pero luego el vidrio de mano también tuvo un buen resultado.
Así que ahí vamos, así es como funciona la conexión completa y cómo esto es todo esto se desarrolla todo junto.
Espero que hayan disfrutado el tutorial de hoy.
Vamos a resumir todo esto en el resumen también.
Y la veré la próxima vez.
Hasta entonces disfruta del aprendizaje profundo.