สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
วันนี้เราอยู่ที่ STEPNELL ก่อนการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบ
ดังนั้นขั้นตอนนี้เป็นอย่างไรเกี่ยวกับ
ในขั้นตอนนี้เรากำลังเพิ่มโครงข่ายประสาทเทียมทั้งหมดลงในเครือข่ายประสาทเทียมของเราเพื่อทุกสิ่งที่เราทำมาจนถึงตอนนี้ซึ่งเป็นการรวมกลุ่มกันและการทำให้แบนราบ
ตอนนี้เรากำลังเพิ่มสิ่งใหม่ทั้งหมด
และที่ด้านหลังของความรุนแรงนั้น
นั่นเป็นเพียงสิ่งที่เป็นสิ่งที่แน่นอน
และที่นี่เรามีเลเยอร์อินพุทที่เรามีแผนเชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
ฉันจะใส่ที่นั่นและโดยวิธี Lehre เชื่อมต่ออย่างเต็มที่ในเครือข่ายประสาทเทียมที่เราเคยเรียกพวกเขาเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และที่นี่เราเรียกพวกเขาเชื่อมต่ออย่างเต็มที่เพราะพวกเขาเป็นคู่ซ่อน
ประเภทของซอที่มีการเชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ในเครือข่ายประสาทเทียมตัวอักษรที่ซ่อนอยู่ไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
ในขณะที่เครือข่ายประสาทเทียมเราจะใช้ตัวอักษรที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่และนั่นคือสาเหตุที่พวกเขามักเรียกว่า Lares
ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
และโดยทั่วไปแล้วคอลัมน์หรือเวกเตอร์ทั้งหมดของเอาท์พุทที่เรามีหลังจากการแบนเรากำลังส่งเข้าไปในอินพุตที่เรียนรู้ที่นี่
และจุดประสงค์หลักของเครือข่ายประสาทเทียมคือการรวมคุณสมบัติของเราเข้ากับคุณลักษณะอื่น ๆ ที่คาดการณ์ได้ดีกว่าของ Klaas
ดังนั้นเราอยู่ในเวกเตอร์ของผลลัพธ์ใน Flaten ของผลลัพธ์ที่แบนจากสิ่งที่เราทำจริง
ๆ
เรามีคุณสมบัติบางอย่างที่เข้ารหัสในตัวเลขในเวกเตอร์นั้นและพวกเขาสามารถทำได้ดีมาก กำลังดูว่ามันเป็นสุนัขหรือแมวหรือไม่ว่าจะเป็นเนื้องอกหรือไม่เป็นเนื้องอกและอื่น ๆ
แต่ในขณะเดียวกันเราก็รู้ว่าเรามีโครงสร้างนี้เรียกว่าโครงข่ายใยประสาทเทียมซึ่งออกแบบมาซึ่งมีจุดประสงค์ในการจัดการกับคุณลักษณะและออกมาหรือจัดการกับคุณสมบัติและสร้างคุณสมบัติใหม่และรวมคุณสมบัติเข้าด้วยกันเพื่อทำนายสิ่งต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น
ที่เราพยายามคาดการณ์และเรารู้ว่าจากส่วนก่อนหน้านี้ดังนั้นทำไมไม่ใช้ประโยชน์จากสิ่งนั้น
และนั่นคือสิ่งที่แผนของที่นี่คือ
ดังนั้นวิธีที่เราส่งค่าเหล่านั้นไปยังเครือข่ายประสาทเทียมและปล่อยให้มันเพิ่มประสิทธิภาพทุกอย่างที่เราทำ
และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
แต่ลองดูตัวอย่างที่เหมือนจริงมากขึ้นเพราะอันนี้ค่อนข้างง่ายเกินไป
ดังนั้นที่นี่เรามีโครงข่ายประสาทเทียมที่ดูดีกว่าที่เรามีคุณสมบัติห้าประการเกี่ยวกับอินพุตที่เรามีในครั้งแรกยกเว้นว่าเรามีเซลล์ประสาทหกเซลล์ในสองหรือในเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ที่สอง หนึ่งสำหรับสุนัขและหนึ่งสำหรับแมว
และสิ่งสำคัญที่จะพูดถึงให้เราพูดถึงที่นี่คือทำไมเราถึงมีสองสิ่ง
เราเคยชินกับการมีเอาต์พุตเพียงหนึ่งตัวในเครือข่ายประสาทเทียมของเราเอาท์พุทเดียวสำหรับคุณเมื่อคุณคาดการณ์ค่าตัวเลขเมื่อคุณพิมพ์เมื่อคุณกำลังพิมพ์ปัญหาการถดถอย
แต่เมื่อคุณจัดหมวดหมู่คุณต้องเอาท์พุท Proclus ยกเว้นข้อยกเว้นคือเมื่อคุณมีเพียงสองกลุ่มเช่นเรามีสองคลาสที่นี่
dog
และ cat
และเราสามารถทำได้เพียงหนึ่งเอาต์พุตและทำให้มันเป็นเอาต์พุตไบนารีและกล่าวว่า สุนัขและเลขศูนย์แมวและนั่นจะทำงานได้ดีโดยสิ้นเชิงและที่จริงแล้วคุณจะเห็นว่ามีอาหารกลางวันทำในแบบฝึกหัดที่ใช้งานได้จริงและนั่นคือวิธีที่พวกเขาจะได้รับการจัดโครงสร้าง
แต่ในเวลาเดียวกันถ้าคุณมีมากกว่าสองหมวดหมู่เช่นสุนัขแมวและนกคุณจะต้องมีเซลล์ประสาทต่อทุกหมวดหมู่และนั่นคือสาเหตุที่เราจะฝึกสองหมวดในตัวอย่างนี้เพื่อให้เรารู้ว่าจะคาดหวังอะไร ถ้าเรามีมากกว่าสองประเภท
แล้วจะเกิดอะไรขึ้นที่นี่
ดังนั้นเราจึงได้ทำการวางรากฐานทั้งหมดที่เราได้ทำไปแล้วและเราได้ทำการรวบรวมและแบนและตอนนี้ข้อมูลกำลังจะผ่านโครงข่ายประสาทเทียมดังนั้นเรามาดูกันว่าสิ่งอื่น
ๆ เกิดขึ้นได้อย่างไร
มีข้อมูลที่ผ่านมาตั้งแต่เริ่มต้นจากช่วงเวลาที่ภาพถูกประมวลผลและชนิดที่ซับซ้อน convoluted
แล้ว
puled แบนแล้วผ่านเครือข่ายประสาทเทียมทั้งสี่ขั้นตอนและจากนั้นจะมีการทำนายและเราจะเห็นว่าสิ่งนี้เกิดขึ้น ช่วงเวลาที่น่าสนใจมาก
แต่สำหรับตอนนี้สมมติว่ามีการคาดการณ์
และเช่น 80 เปอร์เซ็นต์ที่เป็นสุนัข
แต่มันกลับกลายเป็นแมวแล้วก็คำนวณหาข้อผิดพลาด
A.
สิ่งที่เราใช้เรียกค่าใช้จ่ายของ accosts
ในเครือข่ายประสาทเทียมและเราใช้ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองตรงนั้น
มันเรียกว่าฟังก์ชั่นการสูญเสียและเราใช้ฟังก์ชั่นการข้ามเอนโทรปี
และเราจะพูดถึงการข้ามเอนโทรปีและค่าคลาดเคลื่อนกำลังสอง
ในบทช่วยสอนแยกต่างหากและสิ่งที่เกิดขึ้น
แต่สำหรับความรู้ที่คุณบอกว่าเรามีฟังก์ชั่นที่หายไปซึ่งบอกเราว่าเครือข่ายของเราทำงานได้ดีเพียงใดและเราพยายามเพิ่มประสิทธิภาพให้เหมาะสมหรือลดฟังก์ชั่นนั้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายของเรา
ดังนั้นข้อผิดพลาดจะถูกคำนวณและจากนั้นมันจะแพร่กระจายกลับผ่านเครือข่ายเช่นเดียวกับที่เรามีในเครือข่ายประสาทเทียมกลับแพร่กระจายและบางสิ่งถูกปรับในเครือข่ายเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและสิ่งต่าง ๆ เครือข่ายประสาทเทียมเป็นส่วนหนึ่งของเส้นสีน้ำเงินที่คุณเห็นที่นี่
Cynapsus
จากนั้นอีกสิ่งหนึ่งที่ปรับเปลี่ยนได้คือตัวตรวจจับคุณสมบัติเพื่อให้เรารู้ว่าเรากำลังมองหาคุณสมบัติ แต่ถ้าเรากำลังมองหาคุณสมบัติที่ไม่ถูกต้อง
จะเกิดอะไรขึ้นถ้าสิ่งนี้ไม่ได้ผลเพราะคุณสมบัติไม่ถูกต้องและเครื่องตรวจจับคุณสมบัติเหล่านั้นจะจำเมทริกซ์เล็ก ๆ ที่เรามี
นั่นคือเมทริกซ์สามคูณสาม
พวกเขาได้รับการปรับเพื่อที่ว่าในครั้งต่อไปมันจะดีขึ้นและเรามาดูกันว่าเกิดอะไรขึ้น
ประเภทของสิ่งของ
และแน่นอนว่ามันทำทั้งหมดด้วยวิทยาศาสตร์จำนวนมากในพื้นหลังของคณิตศาสตร์จำนวนมากและทั้งหมดนี้ทำผ่านการไล่ระดับสีไล่ระดับของการขยายพันธุ์ด้านหลัง
ดังนั้นมันคือทั้งหมดที่มันไม่ได้เป็นเพียงแค่การก่อกวนแบบสุ่มซึ่งเป็นความคิดที่แท้จริงผ่านการทำ
แต่อย่างไรก็ตามเครื่องตรวจจับคุณสมบัติได้รับการปรับน้ำหนักจะถูกปรับและกระบวนการทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้นอีกครั้งและจากนั้นก็เกิดข้อผิดพลาดขึ้นอีกครั้ง
และสิ่งนี้ยังคงดำเนินต่อไปเรื่อย ๆ
และนั่นคือวิธีที่เครือข่ายของเราได้รับการปรับปรุงให้ดีที่สุดนั่นคือวิธีที่เครือข่ายของเราทำการฝึกอบรมกับข้อมูล
สิ่งสำคัญที่นี่คือข้อมูลผ่านพื้นที่ทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นจนสุด
จากนั้นข้อผิดพลาดจะถูกเปรียบเทียบเพื่อให้ข้อผิดพลาดถูกคำนวณแล้วจึงแพร่กระจายกลับ
เรื่องเดียวกันกับเครือข่ายประสาทเทียมเพียงเล็กน้อยอีกต่อไปเพราะทั้งหมดในสามขั้นตอนแรกที่เรามีอยู่แล้ว
และตอนนี้เรามาดูส่วนที่น่าสนใจส่วนที่น่าสนใจจริงๆว่าสองคลาสเหล่านี้ทำงานอย่างไรหรือเซลล์ประสาทเอาท์พุททั้งสองทำงานอย่างไรเพราะก่อนที่เราจะมีเซลล์ประสาทขาออกหนึ่งอันเกิดขึ้นเมื่อเรามีสองเซลล์เสมอ
สถานการณ์การจัดหมวดหมู่หรือภาพเป็นอย่างไร
เรามาเริ่มด้วยเซลล์ประสาทอันดับต้นก่อนเริ่มต้นด้วยสุนัข
เรามีจุดประสงค์หลักอย่างไรสิ่งที่เราต้องทำอันดับแรกคือเราต้องเข้าใจว่าน้ำหนักใดที่จะมอบให้กับทุกพยางค์ที่เชื่อมต่อกับสุนัขเพื่อที่เราจะได้รู้ว่าเซลล์ประสาทก่อนหน้านี้มีความสำคัญต่อสุนัขอย่างไร ที่ทำ
สมมุติว่าเรามีตัวเลขเหล่านี้ในเลเยอร์ก่อนหน้าของเราที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์
ในชั้นสุดท้ายเชื่อมต่ออย่างเต็มที่
และอีกครั้งตัวเลขเหล่านี้สามารถเป็นอะไรก็ได้อย่างแน่นอน
พวกเขาไม่จำเป็นต้องเป็นตัวเลขใด ๆ แต่เพื่อเหตุผลในการโต้แย้งเราจะเห็นด้วยว่าเรากำลังดูตัวเลขโดยเฉพาะระหว่าง 0
ถึง 1
ดังนั้นจึงง่ายสำหรับเราที่จะโต้แย้งสิ่งเหล่านี้และเข้าใจและหนึ่งในนั้นหมายความว่าเซลล์ประสาทมีความมั่นใจมากที่พบว่าคุณสมบัตินี้และศูนย์กำลังจะหมายความว่าเซลล์ประสาทไม่พบคุณสมบัติที่กำลังมองหาเพราะท้ายที่สุด วันที่เซลล์ประสาทเหล่านี้ชอบอะไรอย่างอื่นจากทางด้านซ้ายนี้ก็แค่มองดูที่ภาพ
นี่เป็นกระบวนการที่ดีมากอยู่แล้ว
แต่ก็ยังตรวจจับคุณสมบัติบางอย่างหรือการรวมกันของคุณสมบัติในภาพก่อนที่เราจะสามารถพัฒนาขั้นตอน
เรามีคุณสมบัติที่เป็นที่รู้จักในกลุ่มสระว่ายน้ำพวกมันเป็นที่รู้จักน้อยกว่าเมื่อเทียบกับภาพที่แบนราบ
จากนั้นพวกเขาก็จะรวมกันและอื่น ๆ
แต่ถึงกระนั้นเรากำลังพูดถึงที่นี่คุณสมบัติบางอย่างที่เป็นภาพปัจจุบันหรือการรวมกันของพวกเขา
ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่ผ่านไปแล้วและนี่เป็นสิ่งสำคัญที่ถูกส่งผ่านไปยังสุนัขและแมวในเวลาเดียวกันกับทั้งเซลล์ประสาทขาออก
ดังนั้นหนึ่งหมายความว่าสำหรับเราสำหรับการโต้แย้งของเรามันหมายความว่าเซลล์ประสาทนี้มีการยิงมันมันตรวจจับได้อย่างรวดเร็วว่าคุณลักษณะที่คุณรู้ว่าอาจเป็นคิ้วมันอาจจะตรวจจับคิ้วนี้อีกครั้งเพื่อความง่ายในการตรวจสอบคิ้วนี้
และสื่อสารกับสุนัขว่าวิ่งไปที่เซลล์ประสาทแมวบอกว่าฉันเห็นคิ้วของฉันฉันเห็นคิ้วของฉัน
และจากนั้นก็ขึ้นอยู่กับสุนัขและเซลล์ประสาทของแมวที่จะเข้าใจสิ่งที่มีความหมายสำหรับพวกเขา
ขวา.
ดังนั้นในกรณีนี้ซึ่งเซลล์ประสาทกำลังยิงเซลล์ประสาททั้งสามนี้ขึ้นคิ้วและบอกว่าจมูกกำลังพูดว่าฉันเห็นได้ฉันเห็นจมูกใหญ่และเห็นหูฟลอปปี้
ดังนั้นมันและมันก็บอกว่าเพื่อสุนัขและแมวแล้วสิ่งที่สุนัข
แล้วสิ่งที่เกิดขึ้นคือเรารู้ว่านี่คือสุนัข
ดังนั้นเซลล์ประสาทของสุนัขจึงรู้ว่าคำตอบคือจริง ๆ
แล้วมันเป็นสุนัขเพราะในตอนท้ายเราเปรียบเทียบกับรูปภาพหรือฉลากบนรูปภาพและเมื่อสุนัขตัวอื่น
ดังนั้นเซลล์ประสาทของสุนัขจึงพูดว่า Aha
ดังนั้นฉันควรจะถูกเรียกในกรณีนี้
ดังนั้นนี่คือเซลล์ประสาทที่พวกเขากำลังบอกสัญญาณนี้ว่าพวกเขากำลังส่งให้ฉันกับสุนัขและแมวก็เป็นตัวบ่งชี้สำหรับฉันว่ามันคือสุนัข
และในการทำสิ่งนี้เกิดขึ้นหลายครั้งหลายครั้งหลายครั้งที่สุนัขจะได้เรียนรู้ว่าเซลล์ประสาทเหล่านี้เกิดการลุกไหม้เมื่อคุณสมบัติของสุนัข
ในทางกลับกันเซลล์ประสาทของแมวจะรู้ว่าไม่ใช่แมวและจะรู้ว่าคุณลักษณะนี้เริ่มต้นขึ้นและเซลล์ประสาทนี้กำลังบอกฉันว่าจะเห็นหูฟลอปปี้
แต่ในเวลาเดียวกันมันไม่ใช่แมว
โดยพื้นฐานแล้วสำหรับฉันนั่นเป็นสัญญาณที่ฉันควรละเว้นเซลล์ประสาทนี้และยิ่งเกิดขึ้นยิ่งเซลล์ประสาทแมวมากขึ้นจะละเว้นเซลล์ประสาทนี้เกี่ยวกับหูฟลอปปี้
และโดยทั่วไปนั่นคือวิธีการทำซ้ำหลาย ๆ ครั้งหากสิ่งนี้เกิดขึ้นบ่อยครั้ง
นี่เป็นเพียงตัวอย่างเดียว แต่ถ้าสิ่งนี้เกิดขึ้นบ่อยครั้งอาจเป็น 0 8 0
9 บางครั้งมันอาจจะไม่ยิง
แต่โดยรวมแล้วเซลล์ประสาทนี้ส่องสว่างบ่อยครั้งเมื่อเป็นสุนัขเซลล์ประสาทของสุนัขจะเริ่มมีความสำคัญมากขึ้นกับเซลล์ประสาทนี้
เราไปกันที่นั่น
นั่นคือวิธีที่เราจะสื่อถึงมัน
เราจะบอกว่าเซลล์ประสาททั้งสามนี้ผ่านกระบวนการวนซ้ำกับฉันกับตัวอย่างจำนวนมากมากมายและจำได้มากมายดังนั้นตัวอย่างคือแถวในชุดข้อมูลของคุณและ
Apoc คือเมื่อคุณผ่านชุดข้อมูลทั้งหมดซ้ำแล้วซ้ำอีก และอีกครั้งมีการทำซ้ำจำนวนมาก
เซลล์ประสาทสุนัขตัวนี้ได้เรียนรู้ว่าเซลล์ประสาทคิ้วนี้และเซลล์ประสาทจมูกใหญ่และเซลล์ประสาทหูฟลอปปี้นี้พวกเขาดูเหมือนจะมีส่วนช่วยในการจำแนกสิ่งที่มันกำลังมองหาและเป็นสุนัขอย่างแท้จริง
นั่นคือวิธีการทำงาน
และอีกครั้งที่หูและจมูกและคิ้วเหล่านี้มีความใกล้เคียงหรือเป็นตัวอย่างที่ดึงมาได้ไกลมากเพราะจากขั้นตอนนี้ในโครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิมทั้งหมดนี้มันไม่สามารถจดจำสิ่งที่พวกเขามองหา คุณสมบัติของสุนัขหรือแมวหรืออะไรก็ตามที่คุณจำแนกมัน
ถ้าอย่างนั้นเรามาดูต่อไป
ตอนนี้เรากำลังจะดูเซลล์ประสาทแมว แต่สิ่งเหล่านี้เราจะจำไว้ว่าน้ำหนักเหล่านี้คุณรู้หรือไม่ว่าเราแยกแยะสุนัขได้อย่างไร
ดังนั้นสุนัขจึงค่อนข้างจะเพิกเฉยต่อเซลล์ประสาทอื่น ๆ เหล่านี้ทั้งหมดหนึ่งสองสามสี่หรือห้า
แต่จริงๆแล้วมันให้ความสนใจกับสิ่งที่เซลล์ประสาททั้งสามพูด
ตอนนี้แมวกำลังฟังอะไรอยู่
เมื่อไรก็ตามที่มันเป็นแมว
ขวา.
นี่คือตัวอย่างของสถานการณ์เมื่อเป็นจริงแมว
คุณจะเห็นว่านี่เป็นเซลล์ประสาทสามตัว 0 9 0 9 และคนที่พวกเขากำลังพูดบางสิ่งบางอย่างพวกเขากำลังพูดอะไรบางอย่างกับทั้งสุนัขและแมว
และนี่คือสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้อีกครั้งเพื่อให้สัญญาณเอาต์พุตนี้เป็นไปในแบบเดียวกัน
มันกำลังพูดถึงสุนัขตัวหนึ่งพูดกับแมว แต่ก็ขึ้นอยู่กับสุนัขกับแมวที่จะตัดสินใจว่าจะคำนึงถึงสัญญาณนั้นและเรียนรู้จากมันหรือไม่
และทั้งสุนัขและแมวก็สามารถเห็นได้ว่านี่คือรูปที่ฉันควรใส่รูปแมวที่นี่ แต่โดยทั่วไปแล้วจินตนาการถึงรูปถ่ายของแมวทั้งสุนัขและแมวสามารถเห็นได้ว่านี่เป็นแมวจริงๆ
ดังนั้นโดยทั่วไปแล้วสุนัขก็เป็นเหมือนตกลงดังนั้นหนวดเหล่านี้และหูสามเหลี่ยมแหลมเหล่านี้และขนาดเล็กนี้ใช่หรือหรือบางทีคุณอาจรู้ว่าแมวมีสิ่งเหล่านี้ในสายตาของพวกเขาดวงตาของพวกเขาเหมือนเล็ก ๆ น้อย
ๆ พวกเขาไม่ใช่วงกลม
ดวงตาของแมว
โดยพื้นฐานแล้วดวงตาแมวเหล่านี้พวกเขาไม่ได้ทำงานให้ฉันอย่างแน่นอน
พวกเขาไม่ได้ช่วยฉันฉันจะทำนายเพราะทุกครั้งที่เซลล์ประสาทเหล่านี้ส่องสว่างคำทำนายไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังมองหา
ในทางกลับกันแมวก็เหมือนอืมมันน่าสนใจ
ทุกครั้งที่สิ่งเหล่านี้สว่างขึ้นมันก็จะใช้เวลาส่วนใหญ่มากขึ้น
มันตรงกับความคาดหวังของฉันมันตรงกับสิ่งที่ฉันกำลังมองหา
ตกลง.
ฉันจะฟังผู้ชายคนนี้มากกว่าคนนี้
สิ่งนี้สิ่งเดียวกันทุกครั้งที่มันสว่างขึ้นหรือเกือบทุกครั้งที่มันสว่างขึ้น
ฉันบังเอิญได้รับสิ่งดีๆฉันได้รับรางวัลจากการทำนายเพราะฉันทำให้ถูกต้อง
มันเป็นแมว
ตกลง.
ฉันจะฟังเขามากกว่านี้
คุณรู้ว่าสิ่งนี้ไร้ประโยชน์กับฉันเพราะเขาไม่ใช่คนจริงคุณรู้ว่าเขาไม่ได้ส่องแสงมันเป็นแมว แต่เขาก็ไม่สว่างขึ้นดังนั้นสิ่งที่ตรงกันข้ามจะเกิดขึ้น
และอันนี้มันเป็น cad แต่เขาไม่ยอมแพ้ดังนั้นฉันจะไม่ฟังเขา
แต่อันนี้เมื่อเขาไปสิ่งนี้คือสิ่งที่ดวงตาดวงตาของแมวสว่างขึ้นเราสามารถเห็นฉันสามารถเห็นได้ว่ามันเป็นแมว
มันตรงกับเวลาส่วนใหญ่ดังนั้นฉันจะได้เรียนรู้จากสิ่งนั้นและฉันจะฟังคนสามคนนี้บ่อยกว่าไม่
โดยทั่วไปแล้วแมวกำลังฟังสามตัวนี้และไม่สนใจอีกห้าและนั่นคือวิธีที่เซลล์ประสาทสุดท้ายเหล่านี้เรียนรู้ว่าเซลล์ใดในเซลล์สุดท้ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ Lehre เพื่อฟังเซลล์ประสาทเอาท์พุท
มีเซลล์ประสาทที่จะรับฟัง
และนั่นคือวิธีที่พวกเขาเข้าใจ
โดยทั่วไปนั่นคือวิธีการเผยแพร่คุณสมบัติผ่านเครือข่ายและถ่ายทอดไปยังเอาท์พุท
และถึงแม้ว่าคุณสมบัติเหล่านี้ของหลักสูตรจะไม่มีความหมายมากนักเช่นฟลอปปี้หูหรือเครา
ในขณะเดียวกันพวกเขาก็มีความโดดเด่นพวกมันเป็นคุณสมบัติที่โดดเด่นของคลาสที่เฉพาะเจาะจงและนั่นคือวิธีที่เครือข่ายได้รับการฝึกฝนเพราะเรายังจำได้ในระหว่างกระบวนการแพร่กระจายด้านหลังเรายังปรับตัวตรวจจับคุณลักษณะ มันกำลังจะถูกเพิกเฉยเพราะมันไม่ได้เกิดขึ้นกับเรื่องราวหนึ่งหรือสองเรื่องที่เกิดขึ้นผ่านการวนซ้ำนับพัน
ดังนั้นเมื่อเวลาผ่านไปคุณลักษณะที่ไร้ประโยชน์ต่อเครือข่ายจะถูกเพิกเฉยและแทนที่ด้วยคุณสมบัติจะมีประโยชน์ดังนั้นเมื่อสิ้นวันในชั้นสุดท้ายของเซลล์ประสาทคุณมีแนวโน้มที่จะมีคุณสมบัติหรือชุดของคุณลักษณะจาก รูปภาพที่เป็นตัวแทนหรือสื่อความหมายของสุนัขและแมว
ดังนั้นเมื่อเครือข่ายของคุณได้รับการฝึกอบรมแล้วเราจึงนำวิธีการนี้ไปใช้
ดังนั้นนี่คือขั้นตอนต่อไปเหมือนกับที่เราได้ฝึกอบรมเครือข่ายของเราสิ่งนี้จะเกิดขึ้น
มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีการใช้เครือข่ายนี้
สมมุติว่าเราส่งต่อภาพสุนัข
ค่าถูกเผยแพร่ผ่านเครือข่ายที่เราได้รับค่าบางอย่าง
ดังนั้นเวลานี้สุนัขและแมวก็ไม่รู้ว่าพวกมันไม่มีภาพของสุนัขที่นี่พวกเขาไม่รู้ว่ามันเป็นสุนัขหรือแมว
พวกเขาไม่รู้ว่ามันคืออะไร แต่พวกเขาได้เรียนรู้ที่จะฟังสิ่งที่แสดงอยู่ที่นี่
ขวา.
พวกเขาเรียนรู้ที่จะฟังสุนัขและฟังเซลล์ประสาททั้งสามนี้เซลล์ประสาทแมวจะรับฟังทั้งสามเซลล์
ดังนั้นเซลล์ประสาทของสุนัขจึงมองดูหนึ่งสองสามและบอกว่า aha เหล่านี้ค่อนข้างสูง
ความน่าจะเป็นของฉันจะสูงมากนั่นคือสุนัขเซลล์ประสาทของแมวจะมองไปที่สามตัวนี้และบอกว่าตกลงนี่อันนี้ค่อนข้างสูง แต่มันค่อนข้างต่ำ
น่าสนใจ
ความน่าจะเป็นของฉันจะเท่ากับ 0 05
และจากนั้นและนั่นคือ
และนั่นคือสิ่งที่คุณได้รับการทำนายของคุณ
ดังนั้นตัวเลือกแรกของคุณสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมนี้คือสุนัข
ตัวเลือกที่สองคือแมวและนั่นก็สวยมาก
ดังนั้นคำตอบคือสุนัขและสิ่งเดียวกันจะเกิดขึ้นเมื่อคุณส่งภาพแมว
คุณจะได้รับค่าใหม่และคุณจะเห็นว่าแม้ว่าค่านี้จะสูงก็ตาม
และสำหรับแมวนี่สูงแล้วสูงและต่ำหน่อย
ดังนั้นความน่าจะเป็นที่นี่อาจจะไม่มากเท่าก่อนหน้านี้ แต่คุณยังคงเห็นได้ว่ามันเป็นแมว 79 เปอร์เซ็นต์
ดังนั้นเครือข่ายประสาทจะลงคะแนนว่าเป็นแมว
ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วโครงข่ายประสาททั้งหมดจะสรุปว่าเป็นแมว
การลงคะแนนเป็นคำที่ใช้สำหรับคนเหล่านี้ดังนั้นเซลล์ประสาทเหล่านี้ใน Lehre ที่เชื่อมต่อเต็มที่สุดท้ายพวกเขาได้รับการโหวต
และนี่คือคะแนนเสียงของพวกเขา
และอีกครั้งเราเป็นเพียงแค่การหาค่าของการโต้แย้งระหว่าง 0 ถึง 1 ที่นี่
สิ่งเหล่านี้อาจมีค่าใด ๆ แต่พวกเขาได้รับการโหวตแล้วน้ำหนักเหล่านี้คือความสำคัญของการลงคะแนนของพวกเขา
นี่คือน้ำหนักสีม่วงเหล่านี้คือวิธีที่เซลล์ประสาทสุนัขมองคะแนนเสียงของพวกเขา
มันมีความสำคัญมากแค่ไหนที่กำหนดให้เซลล์ประสาทเหล่านี้และคะแนนเหล่านั้น
และนี่คือความสำคัญของเซลล์ประสาทของแมวที่มีขนาดใหญ่กว่าสำหรับการโหวตเหล่านี้คะแนนของเซลล์ประสาทเหล่านี้และดังนั้นเซลล์ประสาทเหล่านี้จึงโหวตสุนัขและแมวจากการเรียนรู้น้ำหนักที่พวกเขาตัดสินใจว่าจะฟังใครจากนั้นก็ทำการคาดคะเน
เครือข่ายนิวรัลสรุปว่านี่คือกรณีนี้แมวแล้วนั่นคือจากนั้นก็คือข้อสรุปของคุณและนั่นคือวิธีที่คุณได้ภาพเช่นนี้ที่คุณมีเสือชีตาห์แล้วคุณมีกรงเล็บเสือชีตาห์ที่คุณรู้ว่ามีโอกาสสูงมาก คุณรู้ว่าความน่าจะเป็นที่เครือข่ายคาดการณ์ไว้
และสิ่งเหล่านี้เป็นกฎหมาย
แต่สิ่งเหล่านี้ยังคงมีอยู่เพราะพวกเขายังคงมีโอกาสเล็กน้อยที่เซลล์ประสาทอื่น ๆ ก็กำลังฟังผู้ออกเสียงลงคะแนนของพวกเขาและพวกเขากำลังพูดว่าโอ้บางทีมันอาจจะเป็นเสือดาวและรถไฟหัวกระสุน
น่าจะเป็นไปได้มาก
ฉันได้ยินเสียงกรรไกร
คุณรู้ว่าอันนี้ แต่มือแก้วเป็นวินาทีที่ใกล้มากและในหูฟังห้าเพนซ์เพราะคุณอาจเห็นว่าเจ้านี่นี่เป็นเซลล์ประสาทที่ใช้กรรไกรตัดเซลล์ประสาทเซลล์ซีรีย์เอาท์พุทได้รับการโหวตจากผู้มีอำนาจเหนือกว่า
แต่มือแก้วก็ให้ผลลัพธ์ที่ดีเช่นกัน
ดังนั้นเราไปที่นั่นเป็นวิธีการเชื่อมต่อแบบเต็มทำงานและนี่คือทั้งหมดนี้เล่นด้วยกัน
ฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับการกวดวิชาในวันนี้
เราจะสรุปทั้งหมดนี้ในการสรุปเช่นกัน
และฉันจะพบคุณในครั้งต่อไป
จนกว่าจะสนุกกับการเรียนรู้ลึก