مرحبًا بكم ومرحبًا بكم مرة أخرى في الدورة التدريبية حول التعلم العميق اليوم.
سننهي عملية التكاثر الخلفي.
حسنا.
لذلك نحن نعلم بالفعل إلى حد كبير كل ما نحتاج إلى معرفته حول ما يحدث في الشبكة العصبية.
نحن نعلم أن هناك عملية تسمى الانتشار الأمامي حيث يتم إدخال المعلومات في طبقة
الإدخال ثم يتم نشرها للأمام للحصول على قبعات y ، قيم المخرجات.
ثم نقارن هذه بالقيم الفعلية التي لدينا في مجموعة التدريب الخاصة بنا ، ثم نحسب الأخطاء.
ثم يتم نشر الأخطاء مرة أخرى عبر الشبكة في الاتجاه المعاكس ، وهذا يسمح لنا بتدريب
الشبكة عن طريق ضبط الوزن.
لذا فإن الشيء الرئيسي المهم الذي يجب تذكره هنا هو أن الانتشار العكسي هو خوارزمية متقدمة مدفوعة
بحسابات رياضية معقدة ومثيرة للاهتمام للغاية ، والتي تسمح لنا بضبط الأوزان ، وجميعها في نفس الوقت ، يتم ضبط جميع
الأوزان في وقت واحد.
لذلك إذا كنا نقوم بذلك يدويًا أو إذا توصلنا إلى نوع مختلف من الخوارزمية ،
فحتى لو قمنا بحساب الخطأ ثم كنا نحاول فهم تأثير كل من الأوزان
على الخطأ ، فسنضطر إلى اضبط بطريقة ما كل من الأوزان بشكل مستقل أو فردي.
الميزة الكبيرة للانتشار العكسي وهذا شيء أساسي يجب تذكره ، هو أنه أثناء عملية
الانتشار العكسي ، ببساطة بسبب الطريقة التي يتم بها تنظيم الخوارزمية.
أنت قادر على ضبط جميع الأوزان في نفس الوقت ، بحيث تعرف أساسًا أي جزء من الخطأ يكون
كل من أوزانك في الشبكة العصبية مسؤولاً عنه.
الآن ، هذا هو المبدأ الأساسي الأساسي للتكاثر العكسي ، وهذا هو سبب انتشاره بسرعة كبيرة
في الثمانينيات.
وكان هذا هو الاختراق الكبير.
وإذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن ذلك وكيف تعمل الرياضيات بالضبط في الخلفية
، فإن المقالة الجيدة ، التي ذكرناها بالفعل ، هي الشبكات العصبية والتعلم العميق هو
في الواقع كتاب من تأليف مايكل نيلسن " سوف تجد الرياضيات مكتوبة وسوف تساعدك على فهم كيف يكون هذا
ممكنًا بالضبط.
لكن في الوقت الحالي ، لأغراضنا ، إذا كان من وجهة نظر حدسية ، فإن الجزء المهم هو أن
نتذكر أن هذا ما يفعله التكاثر العكسي.
يقوم بضبط جميع الأوزان في نفس الوقت.
والآن سنختتم كل شيء بمعرفة تفصيلية خطوة بخطوة لما يحدث في تدريب
الشبكة العصبية.
حسنا.
الخطوة الأولى ، نقوم بشكل عشوائي بتهيئة الأوزان إلى أعداد صغيرة قريبة من الصفر ، لكن ليس صفرًا.
لم نركز حقًا على تهيئة الأوزان أثناء دروس الحدس ، ولكن يجب أن تبدأ
الأوزان من مكان ما ويتم تهيئتها بقيم عشوائية بالقرب من الصفر.
ومن هناك من خلال عملية الانتشار الأربعة ، الانتشار الخلفي ، يتم ضبط هذه الأوزان حتى يتم تقليل
الخطأ إلى أدنى حد ، حتى يتم تقليل دالة التكلفة إلى الحد الأدنى.
ثم الخطوة الثانية تدخل الملاحظة الأولى لمجموعات البيانات الخاصة بك.
إذن ، الصف الأول في طبقة الإدخال ، كل معلم هو عقدة إدخال واحدة.
لذلك ، خذ الأعمدة بشكل أساسي ووضعها في عقد الإدخال.
الخطوة الثالثة للانتشار من اليسار إلى اليمين ، يتم تنشيط الخلايا العصبية بطريقة تجعل تأثير كل تنشيط
للخلايا العصبية محدودًا بالأوزان.
لذا فإن الأوزان تحدد بشكل أساسي مدى أهمية كل تنشيط للخلايا العصبية ، ثم تنشر التنشيطات
حتى الحصول على النتيجة المتوقعة في هذه الحالة.
لذا فأنت تنتشر من اليسار إلى اليمين.
تذهب طوال الطريق حتى تصل إلى النهاية وتحصل على قبعة y الخاصة بك.
ثم قارن نتيجة التنبؤ بالنتيجة الفعلية ، وقم بقياس الخطأ الناتج ، ثم تقوم بالانتشار الخلفي من اليمين
إلى اليسار ، ويتم نشر الخطأ مرة أخرى.
قم بتحديث الأوزان وفقًا لمقدار مسؤوليتها عن الخطأ.
مرة أخرى ، يمكنك حساب ذلك نظرًا للطريقة التي يتم بها إعادة نشر خوارزمية الاضطراب
، فإن معدل التعلم يقرر من خلال مقدار تحديث الأوزان.
معدل التعلم هو معلمة يمكنك التحكم فيها في شبكتك العصبية.
الخطوة السادسة كرر الخطوات من 1 إلى 5 وقم بتحديث الأوزان بعد كل ملاحظة.
وهذا ما يسمى التعلم المعزز.
وفي حالتنا ، كان ذلك عبارة عن نزول متدرج عشوائي أو كرر الخطوات من 1 إلى 5 ، ولكن قم بتحديث الأوزان فقط بعد مجموعة
من الملاحظة.
لذا فإن التعلم الجماعي هو إما نزول متدرج كامل أو نزول متدرج دفعة أو نزول متدرج دفعة
صغيرة.
والخطوة السابعة ، عندما تمر مجموعة التدريب بأكملها عبر الشبكة العصبية الاصطناعية
التي تجعل الحقبة تعيد حقبًا أكثر.
لذلك ، في الأساس ، تستمر في القيام بذلك والقيام بذلك والقيام بذلك والسماح لشبكتك
العصبية بالتدريب بشكل أفضل وأفضل وأفضل وتعديل نفسها باستمرار مع تقليل وظيفة التكلفة إلى الحد الأدنى.
لذا ها نحن ذا.
هذه هي الخطوات التي يجب عليك اتخاذها لبناء شبكاتك العصبية الاصطناعية وتدريبها.
وهذه هي الخطوات التي ستتخذونها معًا.
لقد تعلمت في الدروس العملية ، أتمنى لك حظًا سعيدًا وأنا أتطلع إلى رؤيتك في المرة
القادمة.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.