Witam i zapraszam do samouczków intuicji dotyczących sztucznych sieci neuronowych w ramach kursu.
Super podekscytowany, aby te rzeczy się zaczęły.
A dzisiaj dowiemy się, jak mamy sobie poradzić z tą sekcją.
W tej części dowiemy się następujących rzeczy.
Przede wszystkim porozmawiamy o neuronie, więc będzie trochę neuronauki i dowiemy się trochę
o tym, jak działa ludzki mózg i dlaczego próbujemy to powtórzyć.
Zobaczymy też, jak wygląda główny element sieci neuronowej neuronu.
Następnie w następnym ćwiczeniu Porozmawiamy o funkcji aktywacji, a przyjrzymy się
kilku przykładom funkcji zużycia, które można wykorzystać w sieciach neuronowych, a dowiemy
się, które z nich są najbardziej powszechnie używany w sieciach neuronowych iw których warstwach wolisz używać, które
działają.
Mówiono o tym, jak działają sieci neuronowe.
W przeciwieństwie do tego, czego można się było spodziewać i co zostało prawdopodobnie przekazane w innych kursach i
tutorialach, nie zamierzamy wchodzić w proces uczenia się, który w rzeczywistości wejdzie do działania sieci
neuronowych, ponieważ w ten sposób widzimy sieć neuronowa w działaniu, która pozwoli nam zrozumieć, do czego zmierzamy, aby
osiągnąć nasz cel.
Tak więc tutaj przyjrzymy się przykładowi sieci neuronowej, którą przyjrzymy się w bardzo uproszczonym i bardzo
uproszczonym hipotetycznym przykładzie lub kiedy twoja własna sieć działająca na rzecz przewidywania cen nieruchomości to
w zasadzie ceny nieruchomości.
Patrząc na ten przykład, lepiej zrozumiemy, do czego dążymy i co
chcemy osiągnąć.
A potem przejdziemy do zrozumienia, w jaki sposób sieci neuronowe się uczą, ponieważ w ten sposób będziemy bardziej przygotowani na
to, co nadchodzi.
Potem porozmawiamy o pochyłości gradientowej.
Jest to również część uczenia sieci neuronowych i zrozumiemy, że ten algorytm jest lepszy niż metoda brutalnej
siły, którą być może zamierzasz lub chcesz wziąć jako pierwszą metodę lub pierwszą metodę, która przychodzi ci
na myśl.
Dowiemy się, jak wielką zaletą jest pochylenie gradientowe.
A potem porozmawiamy o stochastycznym spadku gradientu.
Jest to kontynuacja świetnego i przyzwoitego samouczka, ale jest to jeszcze lepsza i jeszcze silniejsza metoda, a my
dowiemy się dokładnie, jak to działa.
I na koniec podsumujemy wszystko, wspominając o ważnych rzeczach dotyczących propagacji wstecznej i
podsumowując wszystko w zestawie instrukcji krok po kroku dla obsługi twoich sztucznych sieci neuronowych.
Mam nadzieję, że to wszystko będzie dla ciebie ekscytujące, ponieważ jestem bardzo podekscytowany i nie mogę się doczekać, aby
zacząć.
Czekam na Ciebie w pierwszym samouczku.
A do tego czasu cieszcie się głęboką nauką.