Xin chào và chào mừng bạn trở lại khóa học về Học sâu.
Hôm nay chúng ta cuối cùng đã ở bước số bốn, kết nối đầy đủ.
Vì vậy, tất cả các bước này là gì?
Chà, trong bước này, chúng tôi đang thêm toàn bộ mạng nơ-ron nhân tạo vào mạng nơ-ron tích tụ của chúng tôi.
Vì vậy, đối với tất cả những thứ mà chúng tôi đã làm cho đến nay, đó là gộp chập và làm phẳng bây giờ chúng tôi
đang thêm một thứ hoàn toàn mới.
Và sau đó, ở mặt sau của điều đó, mức độ dữ dội như thế nào?
Đó chỉ là đó là một cái gì đó chắc chắn là một cái gì đó.
Và ở đây chúng ta có lớp đầu vào, lớp đầu ra mạng LAN được kết nối đầy đủ.
Và nhân tiện, lớp được kết nối đầy đủ trong mạng nơ-ron nhân tạo, chúng tôi thường gọi chúng là các lớp ẩn và ở đây
chúng tôi gọi chúng là các lớp được kết nối đầy đủ vì chúng là các lớp ẩn.
Nhưng đồng thời chúng là một loại lớp ẩn cụ thể hơn, là lớp được kết nối đầy đủ trong
mạng nơ-ron nhân tạo.
Các lớp ẩn không nhất thiết phải được kết nối đầy đủ, trong khi trong mạng nơ-ron phức hợp, chúng ta sẽ
sử dụng các lớp được kết nối đầy đủ và đó là lý do tại sao chúng thường được gọi là các lớp được kết nối đầy đủ.
Và về cơ bản, toàn bộ cột hoặc vectơ đầu ra mà chúng ta có sau khi làm phẳng, chúng ta đang chuyển nó
vào lớp đầu vào.
Và ở đây chúng ta có một ví dụ rất đơn giản, chỉ nhằm mục đích minh họa và mục đích chính của mạng
nơ-ron nhân tạo là gì, là kết hợp các tính năng của chúng ta thành nhiều thuộc tính hơn để dự đoán các
lớp tốt hơn.
Vì vậy, chúng tôi đã có vector kết quả đầu ra của chúng tôi ở độ phẳng và kết quả được làm phẳng từ những gì chúng tôi đã làm.
Chúng tôi có một số tính năng được mã hóa bằng các con số trong vectơ đó và chúng có thể
đã thực hiện khá tốt công việc dự đoán chúng ta đang xem lớp gì, cho dù đó là chó hay mèo, đó là khối u
hay không, và như thế.
Nhưng đồng thời, chúng ta biết rằng chúng ta có cấu trúc này được gọi là mạng
nơ-ron nhân tạo, được thiết kế với mục đích xử lý các thuộc tính và xử lý các tính năng và tạo ra các
thuộc tính mới và kết hợp các thuộc tính với nhau để đồng đều dự đoán tốt hơn những điều mà chúng tôi đang cố gắng
dự đoán.
Và chúng ta đã biết điều đó từ phần trước.
Vậy tại sao không tận dụng điều đó?
Và đó chính xác là kế hoạch ở đây.
Vậy làm thế nào về việc chúng ta chuyển những giá trị đó vào một mạng nơ-ron nhân tạo và để nó tối ưu hóa hơn nữa mọi thứ mà
chúng ta đang làm?
Và đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
Nhưng hãy xem một ví dụ thực tế hơn vì ví dụ này hơi quá đơn giản.
Vì vậy, ở đây chúng tôi có một mạng nơ-ron nhân tạo trông đẹp hơn, nơi chúng tôi có năm thuộc tính trên các đầu vào.
Sau đó, chúng ta có trong lớp đầu tiên, chúng ta có sáu tế bào thần kinh trong lớp thứ hai hoặc trong lớp thứ hai được kết nối đầy đủ, chúng ta có tám
tế bào thần kinh, và sau đó chúng ta có hai đầu ra, một cho chó và một cho mèo.
Và một điều quan trọng cần nói ở đây là tại sao chúng ta lại có hai đầu ra?
Chúng ta đã quen với việc chỉ có một đầu ra trong mạng nơ-ron nhân tạo của mình.
Chà, một kết quả dành cho loại khi bạn dự đoán một giá trị số, khi bạn đang chạy một loại
vấn đề hồi quy.
Nhưng khi bạn đang phân loại, bạn cần một đầu ra cho mỗi lớp, ngoại trừ trường hợp ngoại lệ là khi bạn chỉ có hai lớp, giống như chúng ta có
hai lớp ở đây, dog và cat và chúng ta có thể chỉ thực hiện một đầu ra và
biến nó thành tệp nhị phân. đầu ra và cho biết một con là con chó và con số không là con mèo.
Và điều đó sẽ hoạt động hoàn toàn tốt.
Và trên thực tế, trên thực tế, bạn sẽ thấy cách thực hiện điều đó trong các hướng dẫn thực hành và đó là cách chúng được
cấu trúc.
Nhưng đồng thời, nếu bạn có nhiều hơn hai danh mục, chẳng hạn như chó, mèo và chim, thì bạn
phải có một tế bào thần kinh cho mỗi danh mục.
Và đó là lý do tại sao chúng ta sẽ thực hành với hai danh mục trong ví dụ này, để chúng ta biết
điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có nhiều hơn hai danh mục.
Và điều gì sẽ xảy ra ở đây?
Vì vậy, chúng tôi đã hoàn thành tất cả các bước cơ bản, chúng tôi đã thực hiện tích
chập, chúng tôi đã thực hiện gộp và làm phẳng, và bây giờ thông tin sẽ đi qua mạng nơ-ron nhân tạo.
Vì vậy, chúng ta hãy xem tất cả những điều đó xảy ra như thế nào.
Có thông tin đi qua ngay từ đầu, từ thời điểm hình ảnh được xử lý, sau đó có thể được
tham gia, sau đó gộp lại, làm phẳng và sau đó thông qua mạng nơ-ron nhân tạo, tất cả bốn
bước.
Và sau đó một dự đoán được đưa ra và chúng ta sẽ xem điều này xảy ra như thế nào trong giây lát.
Nó sẽ rất, rất thú vị.
Nhưng hiện tại, hãy nói rằng một dự đoán đã được đưa ra.
Và ví dụ, 80% rằng đó là một con chó, nhưng nó lại là một con mèo và sau đó một lỗi được tính toán thành
một giếng, cái mà chúng ta thường gọi là hàm chi phí trong mạng nơ-ron nhân tạo và chúng ta sử dụng lỗi bình
phương trung bình ở đó hoặc trong mạng nơ-ron phức hợp.
Nó được gọi là một hàm mất mát và chúng tôi sử dụng một hàm entropy chéo cho điều đó và chúng ta sẽ nói về entropy chéo và
lỗi bình phương trung bình.
Trong một hướng dẫn riêng và cách tất cả những điều đó xảy ra.
Nhưng hiện tại, giả sử chúng ta có một loại chức năng bị mất cho chúng ta biết mạng của chúng ta đang hoạt động tốt như thế nào
và chúng ta đang cố gắng tối ưu hóa, tối ưu hóa nó hoặc giảm thiểu chức năng đó để tối ưu hóa mạng của chúng ta.
Vì vậy, chúng tôi tính toán lỗi và sau đó nó được lan truyền trở lại qua mạng giống như chúng tôi đã
có trong mạng nơ-ron nhân tạo được truyền ngược trở lại.
Và một số thứ được điều chỉnh trong mạng để giúp tối ưu hóa hiệu suất.
Và những thứ được điều chỉnh như bình thường là trọng số trong phần mạng nơ-ron nhân tạo.
Vì vậy, các đường màu xanh lam mà bạn nhìn thấy ở đây, các khớp thần kinh.
Sau đó, một thứ khác cũng được điều chỉnh là các bộ phát hiện tính năng.
Vì vậy, chúng tôi biết rằng chúng tôi đang tìm kiếm các tính năng, nhưng nếu chúng tôi đang tìm kiếm các tính năng sai thì sao?
Điều gì sẽ xảy ra nếu điều này không thành công?
Vì các tính năng không chính xác.
Và do đó, các công cụ phát hiện tính năng, những công cụ này ghi nhớ những ma trận nhỏ mà chúng tôi
đã có ba ma trận ba, chúng được điều chỉnh để có thể lần sau sẽ tốt hơn và chúng ta hãy xem điều gì sẽ xảy
ra.
Và tất nhiên, tất cả đều được thực hiện với rất nhiều khoa học trong nền và rất nhiều toán học và tất cả đều được thực
hiện thông qua một gradient, gradient descent với sự lan truyền ngược.
Vì vậy, tất cả không chỉ là những nhiễu loạn ngẫu nhiên.
Nó thực sự rất suy nghĩ về cách nó được thực hiện.
Nhưng tuy nhiên, các bộ phát hiện tính năng được điều chỉnh, trọng lượng được điều chỉnh và toàn bộ quá trình này
lại diễn ra.
Và sau đó một lần nữa lỗi lại được lan truyền và điều này tiếp tục lặp đi lặp lại.
Và đó là cách mạng của chúng tôi được tối ưu hóa.
Đó là cách mạng của chúng tôi đào tạo trên dữ liệu.
Vì vậy điều quan trọng quan trọng ở đây là dữ liệu đi qua toàn bộ
mạng từ đầu đến cuối, sau đó sai số được so sánh.
Vì vậy, lỗi được tính toán và sau đó được lan truyền trở lại.
Câu chuyện tương tự như với mạng nơ-ron nhân tạo chỉ lâu hơn một chút vì toàn bộ điều đó trong ba bước đầu tiên
mà chúng ta đã có.
Và bây giờ chúng ta hãy nhìn vào phần thú vị, phần thực sự thú vị.
Hai lớp này hoạt động như thế nào?
Vì hay hai nơ-ron đầu ra này hoạt động như thế nào?
Bởi vì trước đây chúng ta luôn có một nơ-ron đầu ra.
Điều gì xảy ra khi chúng ta có hai?
Tình hình phân loại hình ảnh này diễn ra như thế nào?
Vâng, hãy bắt đầu với nơ-ron trên cùng trước.
Chúng ta sẽ bắt đầu với con chó.
Mục đích chính của chúng ta như thế nào, điều chúng ta cần làm trước tiên là chúng ta cần hiểu khối lượng nào
cần gán cho tất cả các khớp thần kinh này kết nối với con chó để chúng ta biết được neuron trước đó thực sự quan trọng đối
với con chó.
Và chúng ta hãy xem làm thế nào điều đó được thực hiện.
Vì vậy, giả thuyết rằng, chúng ta có những con số này trong lớp trước của chúng ta, được kết nối đầy đủ trước đó trong lớp được kết
nối đầy đủ cuối cùng.
Và một lần nữa, những con số này hoàn toàn có thể là bất cứ điều gì.
Chúng không nhất thiết phải là bất kỳ con số nào.
Nhưng chỉ vì lý do tranh luận, chúng ta sẽ đồng ý rằng chúng ta đang xem xét cụ thể các con số từ
0 đến 1.
Vì vậy, chúng ta dễ dàng tranh luận và hiểu những điều này hơn.
Và một điều có nghĩa là nơ-ron đó rất tự tin rằng nó đã tìm thấy một đặc điểm nào đó.
Và số 0 sẽ có nghĩa là nơ-ron đó không tìm thấy một tính năng đang tìm kiếm.
Vì vậy, bởi vì vào cuối ngày, những tế bào thần kinh này giống như bất kỳ thứ gì khác từ phía bên trái này chỉ nhìn vào các
đặc điểm của một hình ảnh.
Điều này đã được xử lý rất, rất nhiều, nhưng nó vẫn phát hiện một tính năng nhất định hoặc kết hợp
các tính năng trên hình ảnh.
Ngay trước khi thực hiện bước điều khiển, chúng ta đã có một số đặc điểm dễ nhận biết trong bước gộp.
Chúng ít được nhận ra hơn, sau đó chúng thậm chí còn trở nên khó nhận biết hơn trong hình ảnh phẳng và sau đó chúng
được kết hợp với nhau, v.v.
Nhưng tuy nhiên, điều chúng ta đang nói ở đây, một số tính năng nhất định là hình ảnh hiện tại hoặc sự kết hợp
của chúng.
Vì vậy, một cái đang bị tạm dừng và cái này quan trọng sẽ được truyền cho cả chó và mèo cùng
một lúc tới cả các nơ-ron đầu ra.
Vì vậy, một có nghĩa là đối với chúng tôi, đối với lập luận của chúng tôi, nó có nghĩa là tế bào thần kinh này đang kích hoạt.
Nó thực sự nhanh chóng phát hiện tính năng đó.
Đó có thể là lông mày.
Nó có thể phát hiện ra lông mày này một lần nữa, vì đơn giản, nó đang phát hiện ra lông mày này.
Và nó đang giao tiếp điều đó với tế bào thần kinh của chó.
Đối với thần kinh mèo mà nói, tôi có thể nhìn thấy lông mày của tôi, tôi có thể nhìn thấy lông mày của tôi.
Và sau đó, tế bào thần kinh của chó và mèo phải hiểu điều đó có ý nghĩa gì đối với chúng.
Đúng.
Và trong trường hợp này, tế bào thần kinh nào đang kích hoạt?
Ba tế bào thần kinh này đang bắn lên lông mày.
Và giả sử cái mũi đang nói, tôi có thể thấy tôi có thể thấy một cái mũi to và tôi có thể thấy một đôi tai mềm.
Vì vậy, nó đang nói điều đó với con chó và con mèo và sau đó là con chó.
Và sau đó những gì xảy ra là chúng ta biết rằng đây là một con chó.
Vì vậy, tế bào thần kinh của con chó biết rằng câu trả lời là nó thực sự là một con chó bởi vì cuối cùng chúng ta
so sánh với hình ảnh hoặc nhãn trên bức tranh và nó biết con chó.
Vì vậy, về cơ bản, tế bào thần kinh của chó sẽ nói, aha, vì vậy tôi nên được kích hoạt trong trường hợp này.
Vì vậy, đây là.
Tế bào thần kinh của tôi.
Họ đang nói tín hiệu rằng họ đang gửi cho cả tôi, cho con chó và con mèo thực sự là một
dấu hiệu cho tôi rằng đó là một con chó.
Và trong suốt rất nhiều và rất nhiều và rất nhiều lần lặp đi lặp lại này, nếu điều này xảy
ra nhiều lần, con chó sẽ biết rằng những tế bào thần kinh này thực sự kích hoạt khi tính năng đó thuộc về một con chó.
Mặt khác, nơ-ron của mèo sẽ biết rằng đó không phải là mèo và nó sẽ biết rằng đặc điểm
này đang kích hoạt và nơ-ron này nói với tôi rằng nó có thể nhìn thấy tai mềm, tai
mềm, tai mềm, nhưng đồng thời thì không. con mèo.
Vì vậy, về cơ bản đối với tôi đó là một tín hiệu mà tôi nên bỏ qua tế bào thần kinh này.
Và điều đó càng xảy ra, tế bào thần kinh của mèo sẽ càng bỏ qua tế bào thần kinh này về đôi
tai mềm.
Và về cơ bản, đó là cách trải qua rất nhiều và rất nhiều lần lặp lại nếu điều này xảy ra thường xuyên.
Vì vậy, đây chỉ là một ví dụ.
Nhưng nếu điều này xảy ra thường xuyên, có thể là một, có thể là 0. 8, 0. 9, có lẽ đôi khi nó sẽ không cháy.
Nhưng nhìn chung, trung bình, nơ-ron này rất thường xuyên sáng lên.
Khi nó thực sự là một con chó, tế bào thần kinh của chó sẽ bắt đầu gán tầm quan trọng cao hơn cho tế bào thần kinh này.
Và vậy là xong.
Đó là cách chúng ta sẽ ký hiệu nó.
Chúng ta sẽ nói rằng ba tế bào thần kinh này, thông qua quá trình lặp đi lặp lại này với rất nhiều, rất nhiều,
rất nhiều mẫu và rất nhiều kỷ nguyên, hãy nhớ.
Vì vậy, mẫu là một hàng trong tập dữ liệu của bạn và kỷ nguyên là khi bạn xem đi xem lại toàn bộ tập dữ liệu
của mình.
Có rất nhiều và rất nhiều lần lặp lại.
Tế bào thần kinh của loài chó này đã học được rằng tế bào thần kinh lông mày này, tế bào thần kinh mũi to và tế bào thần
kinh tai mềm này, tất cả chúng dường như thực sự đóng góp rất tốt vào việc phân loại thứ mà nó đang tìm kiếm và đâu là
loài chó.
Vì vậy, đó là cách nó hoạt động.
Và một lần nữa, đôi tai, mũi và lông mày này, đó là những ví dụ rất, rất gần đúng hoặc giống như những ví dụ được tìm nạp rất xa
bởi vì ở giai đoạn này, trong toàn bộ mạng nơ-ron tích chập này, nó hoàn toàn không thể nhận ra,
những gì họ đang tìm kiếm.
Nhưng đồng thời, nó là một cái gì đó trong các đặc điểm của chó, mèo hoặc bất cứ thứ gì bạn đang phân loại.
Và sau đó chúng ta hãy chuyển sang phần tiếp theo.
Bây giờ chúng ta sẽ xem xét tế bào thần kinh của mèo, nhưng chúng ta sẽ nhớ rằng những trọng lượng này là chúng
mà chúng ta đã phân loại ra khỏi con chó.
Vì vậy, con chó khá giống như bỏ qua tất cả các tế bào thần kinh khác.
Một hai ba bốn năm.
Nhưng nó thực sự chú ý đến những gì ba tế bào thần kinh này đang nói.
Bây giờ, con mèo đang nghe gì?
Chà, bất cứ khi nào nó thực sự là một con mèo, phải không.
Đây là một ví dụ về một tình huống khi nó thực sự là một con mèo.
Vì vậy, bạn sẽ thấy rằng ba tế bào thần kinh này, 0. 9, 0. 9 và một, họ đang nói điều gì đó.
Họ đang nói điều gì đó với cả con chó và con mèo.
Và điều này, một lần nữa, quan trọng cần nhớ.
Vì vậy, tín hiệu đầu ra này đi theo cả hai cách.
Nó giống nhau, phải không?
Nó đang nói một người với con chó đang nói một người với con mèo, nhưng sau đó
tùy thuộc vào con chó và con mèo để quyết định xem có tính đến tín hiệu đó và rút kinh nghiệm hay không.
Và cả con chó và con mèo đều có thể nhận ra rằng đây là một bức ảnh.
Lẽ ra, tôi nên đặt một bức ảnh của một con mèo ở đây, nhưng về cơ bản hãy tưởng tượng một bức ảnh của một con mèo.
Cả con chó và con mèo đều có thể nhận ra rằng đây thực sự là một con mèo.
Vì vậy, về cơ bản con chó giống như, Ồ, được rồi, vậy những chiếc râu này và đôi tai hình tam giác nhọn và kích thước nhỏ này,
tôi đoán, hoặc ồ, có thể là kiểu này, bạn biết mèo có những thứ này như thế nào trong mắt không?
Đôi mắt của họ giống như một chút.
Chúng không phải là những vòng tròn, những đường thẳng của chúng hay những thứ tương tự.
Giống như mắt mèo.
Về cơ bản, đôi mắt mèo này, chúng chắc chắn không có tác dụng với tôi.
Họ không giúp tôi dự đoán bởi vì mỗi khi những tế bào thần kinh này sáng lên, dự đoán không phải là những gì
tôi đang tìm kiếm.
Mặt khác, con mèo giống như, Hmm, điều đó thật thú vị.
Mỗi khi cái này sáng lên, nó hoặc hầu hết thời gian nó sáng lên.
Nó phù hợp với mong đợi của tôi.
Nó phù hợp với những gì tôi đang tìm kiếm.
Được chứ.
Tôi sẽ lắng nghe anh chàng này nhiều hơn sau đó là điều này.
Điều này, điều tương tự.
Mỗi khi nó sáng lên hoặc hầu hết các lần nó sáng lên.
Tôi tình cờ nhận được một điều tốt Tôi tình cờ được thưởng cho dự đoán của tôi bởi vì tôi làm đúng.
Nó là con mèo.
Được rồi, vì vậy tôi sẽ lắng nghe anh ấy nhiều hơn.
Bạn biết đấy, điều này vô dụng với tôi bởi vì anh ấy thực sự không giống như anh ấy.
Anh ấy thậm chí còn không sáng lên.
Đó là một con mèo, nhưng nó không sáng lên.
Vì vậy, điều ngược lại đang xảy ra.
Và cả cái này nữa.
Đó là một con mèo, nhưng nó không sáng lên.
Vì vậy, tôi sẽ không nghe anh ta.
Nhưng cái này, khi anh ấy khi nào đây là cái gì?
Đôi mắt.
Mắt mèo sáng lên.
Chúng ta có thể thấy Tôi có thể thấy rằng đó là một con mèo.
Nó phù hợp với hầu hết thời gian.
Vì vậy, tôi sẽ học hỏi từ điều đó và tôi sẽ nghe ba người này thường xuyên hơn không.
Và về cơ bản, con mèo đang nghe ba cái này và nó phớt lờ năm cái còn lại.
Và đó là cách những tế bào thần kinh cuối cùng này học những tế bào thần kinh nào ở lớp cuối cùng, được kết nối đầy đủ để lắng nghe.
Vì vậy, các tế bào thần kinh đầu ra học cái nào trong số các tế bào đầy đủ hoặc cái nào trong số các tế bào cuối cùng được kết nối hoàn toàn.
Tế bào thần kinh của họ để lắng nghe.
Và đó là cách họ hiểu.
Về cơ bản, đó là cách các tính năng được truyền thông qua mạng và chuyển tải đến đầu ra.
Và vì vậy, mặc dù những đặc điểm này, tất nhiên, không có nhiều ý nghĩa đối với
chúng, như tai mềm hay râu, đồng thời, chúng có một số điểm đặc biệt, chúng là một đặc điểm nổi bật của lớp cụ
thể đó.
Và đó là cách mạng được đào tạo, bởi vì chúng tôi cũng ghi nhớ trong quá trình lan truyền ngược,
chúng tôi cũng điều chỉnh các bộ phát hiện tính năng.
Vì vậy, nếu một tính năng vô dụng đối với đầu ra, nó sẽ có thể bị bỏ qua vì điều này không xảy ra
trong một hoặc hai ngày, nó chỉ xảy ra qua một nghìn hàng nghìn lần lặp.
Vì vậy, theo thời gian, một tính năng vô dụng đối với mạng sẽ bị bỏ qua và thay thế bằng tính
năng hữu ích.
Và như vậy vào cuối ngày, trong lớp tế bào thần kinh cuối cùng này, bạn có thể có rất nhiều đặc
điểm hoặc sự kết hợp các đặc điểm từ hình ảnh thực sự là đại diện hoặc mô tả về chó và
mèo.
Và sau đó khi mạng của bạn được đào tạo, thì đây là cách nó được áp dụng.
Vì vậy, đây là bước tiếp theo, giống như chúng tôi đã đào tạo về nó.
Vì vậy, chúng ta hãy xem điều gì sẽ xảy ra khi mạng này được áp dụng.
Vì vậy, giả sử chúng ta truyền lại một hình ảnh của một con chó.
Các giá trị được truyền qua mạng, chúng tôi nhận được các giá trị nhất định.
Và vì vậy lần này tế bào thần kinh của chó và mèo không biết.
Họ không có hình ảnh của con chó ở đây.
Họ không biết rằng đó là một con chó hay một con mèo.
Họ không biết nó là gì, nhưng họ đã học cách lắng nghe những gì được trình bày ở đây, phải không?
Chúng đã học cách lắng nghe nơ-ron con chó, nghe ba nơ-ron này, nơ-ron mèo lắng nghe ba
nơ-ron này.
Và vì vậy tế bào thần kinh của chó nhìn vào 1 đến 3 và nói, Aha, chúng khá cao.
Vì vậy, khả năng cao đó là một con chó.
Con mèo thần kinh nhìn ba cái này và nói, được rồi, cái này, cái này khá cao, nhưng cái
này khá thấp.
Thú vị.
Vì vậy, xác suất của tôi sẽ là 0. 05.
Và sau đó và đó và đó là nơi bạn nhận được dự đoán của mình.
Vì vậy, lựa chọn đầu tiên của bạn cho mạng nơ-ron này là chó, lựa chọn thứ hai là mèo.
Và đó là khá nhiều.
Vì vậy, câu trả lời là con chó.
Và điều tương tự cũng xảy ra khi bạn chuyển qua hình ảnh một con mèo, bạn nhận được các giá trị mới và bạn có thể thấy rằng mặc dù giá trị
này cao nhưng giá trị này lại thấp.
Và đối với con mèo, con này cao hơn, con này cao và con này hơi thấp.
Vì vậy, xác suất ở đây có thể không lớn như trước đây.
Nhưng bạn vẫn có thể thấy rằng đó là một con mèo của 79%.
Và do đó, mạng lưới thần kinh sẽ bỏ phiếu rằng đó là một con mèo.
Và về cơ bản, tất cả mạng nơ-ron sẽ kết luận rằng đó là một con mèo.
Bỏ phiếu là một thuật ngữ được sử dụng cho những người này.
Vì vậy, những tế bào thần kinh này trong lớp được kết nối đầy đủ cuối cùng, chúng được biểu quyết và đây là những biểu quyết của chúng.
Và một lần nữa, chúng tôi chỉ vì lợi ích của đối số, đặt các giá trị từ 0 đến 1 ở đây.
Đây có thể là bất kỳ giá trị nào, nhưng họ có quyền bỏ phiếu và sau đó những trọng số này là tầm quan trọng của lá phiếu của
họ.
Vì vậy, đây là những quả cân màu tím này là cách nơ-ron của chó xem phiếu bầu của chúng.
Mức độ quan trọng mà nó gán cho những tế bào thần kinh này và những phiếu bầu đó?
Và đây là mức độ quan trọng mà tế bào thần kinh mèo gán cho chúng đối với các phiếu bầu của các tế bào thần kinh này.
Và do đó, những tế bào thần kinh này bầu chọn con chó và con mèo dựa trên trọng lượng đã học của chúng.
Họ quyết định nghe ai và sau đó họ đưa ra dự đoán của họ và sau đó nắm giữ.
Mạng lưới thần kinh kết luận rằng đây là, trong trường hợp này, là một con mèo.
Và sau đó và sau đó là kết luận của bạn.
Và đó là cách bạn có được những hình ảnh như thế này, nơi bạn có một con báo gêpa và sau đó bạn có một lớp
báo gêpa với xác suất rất cao.
Vì vậy, đây là xác suất mà nhà mạng đã dự đoán.
Và đây là những mức thấp, nhưng chúng vẫn tồn tại bởi vì chúng vẫn giống như một cơ hội nhỏ.
Các tế bào thần kinh khác cũng đang lắng nghe cử tri của họ và họ nói, Ồ, có lẽ đó thực sự là một
con báo.
Và tàu cao tốc rất, rất có thể xảy ra ở đây.
Scissors, bạn biết đấy, cái này, một nút pangloss đã ở rất gần thứ hai và sau đó là ống nghe bởi
vì bạn có thể nhìn thấy như những người này, nơ-ron này, nơ-ron kéo, đầu ra, nơ-ron này lắng nghe
cử tri của nó và nó có tỷ lệ bỏ phiếu chiếm ưu thế. , nhưng sau đó bóng tay cũng có kết quả
tốt.
Vậy là xong.
Đó là cách hoạt động của kết nối đầy đủ và đây là cách thức hoạt động.
Tất cả điều này diễn ra cùng nhau.
Tôi hy vọng bạn thích hướng dẫn ngày hôm nay.
Chúng tôi cũng sẽ tóm tắt tất cả những điều này trong phần tóm tắt và hẹn gặp lại bạn vào lần sau.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng việc học sâu.