Merhaba ve kursa ve derinlemesine öğrenmeye hoş geldiniz.
Bugün tam olarak bağlantı kurulmadan STEPNELL'e geldik.
Peki bu adım ne hakkında.
Bu aşamada konvolüyonel sinir ağımıza bütün yapay sinir ağı ekliyoruz, böylece konvolusyon biriktirme
ve düzleştirme olan şimdiye kadar yaptığımız her şey için.
Şimdi tamamen yenisini ekliyoruz.
Ve sonra bunun arkasında ne kadar yoğun olduğunu.
Bu kesinlikle bir şey olan bir şey.
Ve burada giriş katmanı var, tam olarak bağlantılı bir planımız var.
Orada yapacağım ve bu arada yapay sinir ağlarında tam olarak bağlantılı olan Lehre'yi onları gizli
katmanlar olarak adlandırdığımız yola koymuş olacağız ve burada onları gizli lairs oldukları için
birbirine tamamen bağlı olarak adlandırıyoruz ancak aynı zamanda daha spesifik bir konumda Yapay sinir ağlarında
tamamen bağlı olan kandırıcıların türü gizli harflerin tamamen bağlı olması gerekmez.
Halbuki evrensel sinir ağlarında tam olarak bağlantılı harf kullanacağız ve
bu yüzden genelde tamamen bağlantılı Lares deniyor.
sütunları veya vektörleri, sadece illüstrasyon amacıyla çok basitleştirilmiş bir örneğe sahibiz.
Ve temel olarak, öğrenmek istediğimiz girdiye aktardığımız düzleştirmeden sonra sahip olduğumuz çıktıların bütün
Yapay sinir ağının asıl amacı, özelliklerimizi Klaas'ı daha iyi tahmin eden daha
fazla nitelikte birleştirmektir.
Gerçekten yaptığımız şeyin Yassılaştırılmış sonuçtaki Yansımalarımızdaki vektörel vektörümüzde, o vektördeki rakamlarla kodlanan bazı özellikleri
var ve zaten muhtemelen Clauss'un ne olduğunu tahmin etmede oldukça
iyi bir iş yapabiliyorlar. Bir köpek mi kedi mı yoksa bir tümör olup
olmadığına bakıyor mu?
tahmin etmeye çalıştığımız ve bunu önceki bölümlerden bildiğimiz için neden bunlardan etkilenmeyelim.
Fakat aynı zamanda yapay sinir ağı denilen, özelliklerle uğraşmak ve ortaya çıkmak veya özelliklerle
uğraşmak ve yeni nitelikler ortaya çıkarmak ve özellikleri birlikte daha iyi tahmin etmek için bir araya
getirmek üzere tasarlanmış olan yapıyı bildiğimizi biliyoruz. önceden
İşte tam burada bu plan.
Peki bu değerleri bir yapay sinir ağına geçirip, yaptığımız her şeyi daha da optimize
etmeye ne dersin?
Ve biz de bunu yapacağız.
Ancak daha gerçekçi bir örneğe bakalım, çünkü bu biraz basit.
Dolayısıyla burada ikinci elimizde altı nöron yoksa ya da tam olarak bağlantılı ikinci Larry sekiz nörona
sahip olmadıkça, ilk girişte beş öznitelike sahip daha iyi görünümlü bir yapay sinir ağı var
ve iki çıkışımız var. biri köpek için diğeri kedi için.
Ve burada konuşmamız gereken, iki çıkışımız var neden konuşmak için önemli bir şey.
Yapay sinir ağlarımızda yalnızca bir çıktı elde etmeye alışkındırız. Bir çıkış, bir
tür gerileme türü çalıştırdığınızda yazdırdığınızda sayısal bir değeri tahmin ettiğinizde
tür içindir.
ve bu tamamen iyi sonuçlanmıştı ve öğreneceğiniz şey öğle yemeğini pratik öğreticilerde yapmıştı ve nasıl yapılacağı budur.
Ancak, sınıflandırma yaparken Proclus çıktısına ihtiyaç duyarsınız, istisna dışında sadece iki kümeye sahip
olduğunuzda burada köpek ve kedi olmak üzere iki sınıfımız var ve biz sadece bir çıktı
yapmış ve ikili çıktı yapmış olabiliriz dedi. bir köpek ve bir kedi sıfır
eder
Aynı zamanda, örneğin köpekler için kedi ve kuşlar olmak üzere ikiden fazla kategoriniz varsa o
zaman her kategori için bir nöron yaptırmanız gerekir ve bu yüzden biz bu sınıfta
iki kategoride çalışacağız, böylece ne olacağını biliriz. şimdiye kadar ikiden fazla kategorimiz varsa.
Ve burada neler olacak burada.
Dolayısıyla, havuzlamayı ve düzleştirmeyi gerçekleştirdiğimiz konvolüsyonu gerçekleştirdiğimiz tüm temelleri yaptık ve artık
bu bilgiler yapay sinir ağı üzerinden geçecek. Öyleyse diğerinin nasıl olduğu
hakkında bir göz atalım.
Görüntü başlangıcından başlayıp görüntünün işlendiği andan itibaren kıvrılmış, sonra düzleştirilen ve daha
sonra yapay sinir ağı vasıtasıyla dört adımın hepsinden bir anda
geçen bir bilgi var ve sonra bunun nasıl olacağını göreceğiz. an çok ilginç olacak.
Fakat şimdilik bir tahminin yapıldığını söyleyelim.
Ve örneğin yüzde 80'i bir köpek.
Ama bir kedi olduğu ortaya çıkıyor ve sonra bir hata hesaplanıyor.
A.
Yapay sinir ağında teleskop fonksiyonlarını hesaplamak için kullandığımız şeylerden biridir ve oradaki ortalama
karesel hata veya ortak yanılsama sinir ağları kullanılmıştır.
Buna bir kayıp fonksiyonu denir ve bunun için bir çapraz entropi fonksiyonu kullanırız.
Ve çapraz entropi hakkında konuşacağız ve ortalama kareli hatalar.
Ayrı bir öğreticide ve bunların hepsinde nasıl olduğu.
işlevi en iyi duruma getirmeye veya en aza indirgemeye çalıştığımızı gösteren kayıp bir tür işleve sahip olduğumuzu söylüyorlar.
Fakat bilginiz için, ağımızın ne kadar iyi performans gösterdiğini ve ağımızı optimize etmek için bu
Böylece hata hesaplanır ve daha sonra yapay sinir ağlarında sahip olduğumuz gibi
ağ üzerinden geri yayılır, geri gönderilir ve bazı şeyler performansı optimize etmeye yardımcı olmak için ağda
ayarlanır ve ayarlanan şeyler normalde ağırlıkları ayarlar. Yapay sinir ağı
burada Cynapsus görülen mavi çizgilerin bir parçasıdır.
Ardından ayarlanan başka bir şey özellik detektörleridir, bu yüzden özellikleri arıyor olduğumuzu biliyoruz ancak yanlış
özellikleri arıyorsanız bunu yapalım.
işe yaramazsa ve özellik dedektörleri sahip olduğumuz bu küçük matrisleri hatırlarsa ne olur?
Ya özellikler yanlış olduğu için bu
Üç üçlü matrisler budur.
Belki bir dahaki sefere daha iyi olacağı ve ne olacağını görelim diye ayarlanırlar.
Bir şeyin türü.
Ve tabii ki hepsi çok sayıda matematiğin arka planında bitmiş ve hepsi geri
yayılımın bir gradyan gradyen inişiyle yapılır.
Dolayısıyla hepsi hepsi sadece rastgele bozulmalar değil aslında nasıl yapıldığı konusunda çok düşünülmüş değil.
ağırlıklar ayarlanır ve bu işlemin tamamı tekrarlanır ve sonra tekrar hatalar yayılır.
Bununla birlikte, özellik detektörleri ayarlanır ve
Ve bu devam ediyor ve devam ediyor.
Ve ağımızın bu şekilde optimize edildiği ağımızın verilere nasıl tren kazandırdığını.
Burada önemli olan, verilerin baştan sona en başından itibaren tüm alana
girmesi.
Ardından hata karşılaştırılır ve böylece hata hesaplanır ve daha sonra tekrar yayılır.
Yapay sinir ağlarında olduğu gibi aynı hikayemiz, sahip olduğumuz ilk üç adım için o bütünlük
nedeniyle biraz daha uzun.
Ve şimdi, ilginç kısmı gerçekten ilginç olan bu iki sınıfın nasıl çalıştığına bir göz atalım
çünkü bu iki çıkış nöronları nasıl çalışır, çünkü her zaman bir tür çıktı nöronuna uğramadan
önce iki tane olduğunda çıktılar.
Bu sınıflandırma veya resimlerin durumu nasıl etkilenir?
Köpeğe başlayacak ilk nörondan başlayalım.
Önce ne yapmamızın temel amacı, köpeğe bağlanan tüm ders programlarına hangi ağırlıkların
atılacağını anlamamız gerekiyor, böylece önceki nöronlardan hangisinin köpek için gerçekten önemli olduğunu ve
nasıl olduğunu görelim. bu bitti.
Öyleyse varsayımsal olarak önceki tam olarak bağlanmış bir önceki katmanda bu rakamları bulduk diyelim.
Son tamamen bağlı tabakada.
Ve yine bu rakamlar her şey olabilir.
Herhangi bir sayı olabilmeleri için olmak zorunda değilsiniz, fakat sadece argüman
uğruna, 0 ile 1 arasındaki sayılara özellikle baktığımız konusunda hemfikiriz.
ve anlamak daha kolaydır ve bir tanesi bu nöronun bu özelliği bulduğundan çok emindir ve
sıfır, nöronun aradığı bir özellik bulamadığı anlamına geleceği anlamına gelir; gün bu
nöronlar bu sol taraftan gelen başka herhangi bir şey gibi sadece bir imgedeki özelliklere bakmaktır.
Bu yüzden, bunları tartışmak
Bu zaten çok çok işlemdir.
Ancak yine de, aşamada gelişmeden hemen önce belirli bir özelliği veya görüntünün özelliklerini bir
araya getiriyor.
Havuz setinde tanıdık özelliklere sahibiz, daha düzgün görülen görüntüde daha az tanınabilir
hale geldikçe daha az tanınırlar.
Ve sonra bir araya gelirler vesaire.
Fakat bununla birlikte, burada, mevcut görüntü veya bunların bileşimi olan bazı özellikleri konuşuyoruz.
Böylece, bir tanesi geçti ve bu önemlidir, hem çıkış nöronlarına hem köpek
hem kediye aynı anda geçildi.
Yani biri, bizim argümanımız için bu, bu bu nöronun ateşlediği anlamına geliyor. Bildiğiniz bir özellik olduğunu gerçekten
hızlı bir şekilde tespit ediyor. Keşke bu kaşın tekrar sadelik için
algıladığını görebilmek için bu kaş alıyor.
Ve bunu iletişim kuruyor kediye koşu kedi nöronuna gidip kaşımı görebiliyorum derim, kaşlarımı görebiliyorum.
Ve sonra bunun ne anlama geldiğini anlamak köpeğe ve kedi nöronuna bağlı.
Sağ.
Ve nöronların ateşlediği bu durumda, bu üç nöron kaşlarını atıyor ve
burun burnunda büyük bir burun görebildiğimi ve disket kulak görebildiğimi söylüyor diyiyor.
Bu yüzden ve bunu köpek ve kediye, sonra da köpek için söylüyor.
Ve sonra ne olduğunu biliyoruz, bunun bir köpek olduğunu biliyoruz.
Köpek nöronu cevabın aslında bir köpek olduğunu bilir çünkü sonunda resimle veya resmin
üzerindeki etiketle ve başka bir köpekle karşılaştırdığımızda.
Yani temelde köpek nöronu Aha demeye başlayacak.
Bu durumda tetiklenmeliyim.
Yani bunlar, bu sinyali bana her ikisine de köpeğe gönderdiklerini söyledikleri nöronlar ve
kedi aslında bir köpek olduğunu benim için bir göstergedir.
Ve bu çok parti süresince birçok yinelemeler gerçekleşir; köpek,
özellik bir köpeğe ait olduğunda, bu nöronların gerçekten ateşlendiğini öğrenecektir.
Öte yandan kedi nöronu bunun bir kedi olmadığını bilecek ve bu özelliğin patladığını
biliyor olacak ve bu nöron bana disket kulakları disket kulakları görebileceğini söylüyor.
Ama aynı zamanda bir kedi de değil.
çok oluyorsa, kedi nöronunun bu nöronu disket kulaklarıyla ilgili olarak görmezden gelmesi o kadar çok oluyor.
Temelde bana göre bu, bu nöronu görmezden gelmem gereken bir işarettir ve ne kadar
Ve bu temel olarak, bu sıklıkla gerçekleşirse, bu çok ve çok sayıda yineleme yoluyla gerçekleşir.
Bu sadece bir örnektir, ancak bu sıklıkla belki bir tanesi 0 olur. 8 0. 9 Bazen bazen
ateşlemez ama genelde bu nöron, köpek nöronunun bu nörona daha fazla önem vermeye başlayacağı
bir köpek olduğunda çok sık aydınlanıyor.
Ve işte gidiyoruz.
Biz de bunu imza atacağız.
veri kümenizi tekrar tekrar gezdirdiğinizde olduğunu unutmayacağım ve yine çok sayıda ve tekrarlanan şey var.
Bu üç nöronun benimle bu yinelemeli süreçle birçok çok sayıda örnekle ve çok sayıda
hatırlayacağım, böylece bir örnek, veri kümenizdeki bir satır ve Apoc ise, tüm
Bu köpek nöronu, bu kaşlanmış nöronun ve bu büyük burun nöronunun ve
bu disket kulak nöronunun, aradıklarının ve hangi köpeklerin sınıflandırılmasına gerçekten çok katkıda
bulunduğu anlaşıldı.
İşte böyle işte.
çok eskilere dayanan örnekler gibi çünkü bütün bu konvolüsyonel geleneksel sinir ağı bu aşamada aradıklarını tamamen fark
edilemez fakat aynı zamanda köpeklerin veya kedilerin özelliklerini veya hangisini sınıflandırırsanız yapın.
Ve yine bu kulaklar, burunlar ve kaşlar bunlar çok çok
yakındır ya da
Ve sonra bir sonraki adıma geçelim.
Şimdi kedi nöronuna bakacağız ancak bunları unutmayacağım, bu ağırlıkların
köpeği nasıl düzenlediğimizi biliyorsun.
Bu yüzden köpek, diğer tüm nöronları bir, iki üç dört ya da beş görmezden hoşlanıyormuş
gibi görünüyor, ancak bu üç nöronun ne dediğine gerçekten dikkat ediyor.
Şimdi kedi ne dinliyor.
Aslında bir kedi olduğunda.
Sağ.
Aslında bir kedi olduğunda bu duruma bir örnek.
Böylece bu üç nöronun 0 olduğunu göreceksin. 9 0. 9 ve biri köpek ve kediye
bir şeyler söylediklerini söylüyorlar.
Ve hatırlamak gerekirse, bu çıkış sinyali her iki yönde de aynı doğru gidiyor.
Köpeğe kediyi söyleyen biri diyor, ancak o sinyali dikkate alıp
almayacağınıza karar vermek için kedinin köpeğine kalmış.
Hem köpek hem de kedi, bunun bir kedi fotoğrafını koymam gereken bir fotoğraf olduğunu görebilir ancak temelde bir kedinin
bir fotoğrafını bir köpek hayal eder ve kedi bu kedinin aslında bir kedi olduğunu görebilir.
Yani temelde köpek iyidir, bu bıyıklar ve bu sivri üçgen kulaklar ve bu küçük boyut evet veya ya
da belki bu tür kedilerin gözlerinde bu şeyleri nasıl buldular gözleri küçük gibi Onlar
daireler ya da çizgiler ya da benzeri değiller kedi gözleri.
Temelde bu kedi gözleri benim için kesinlikle çalışmıyorlar.
Bana yardımcı olmazlar, tahmin edeceğim, çünkü bu nöronların her yanıp tutuşması,
aradığım şey değil.
Öte yandan kedi hmm gibi ilginç.
Bunların her biri yanıp söndüğünde daha çok yanar.
Aradığımla eşleşen beklentimle uyuşuyor.
TAMAM.
Bu adamı bundan daha fazla dinleyeceğim.
Bu aynı şey her aydınlandığında veya çoğu zaman yanar.
Tahminim için ödüllendirilecek bir iyiyi elde ettim, çünkü doğru anladım.
O bir kedi.
TAMAM.
Onu daha çok dinleyeceğim.
Biliyorsun, bu bir işe yaramıyor çünkü aslında aydınlanmadığı gibi bir kedi olmadığını biliyorsun değil
ama aydınlatılmadığı için tam tersi oluyor.
Ve bu iyi bir cad ama o izin vermiyor, bu yüzden onu dinlemeyeceğim.
Ama bu gittiğinde, kedi gözlerinin ışığı gören gözler gördüğümüzde bunun bir kedi olduğunu
görebiliyorum.
bundan öğreneceğim ve bu üç adamı daha sık dinleyeceğim.
Çoğu zaman eşleşir,
Ve temelde kedi bu üçünü dinliyor ve diğer beşi göz
ardı ediyor ve bu nihai nöronlar nihai olarak tamamen bağlı Lehre'nin çıkış nöronlarını dinlemek için hangi
nöronların nihai tam bağlantılı olduklarını öğreniyor.
Dinlemek için nöronlar var.
Ve anlıyorlar böyle.
Temelde özelliklerin ağ üzerinden yayılması ve çıktıya aktarılması gibi.
ki bu özelliklerin elbette floppy ear veya whisker gibi anlamı yok.
Ve tabii
Aynı zamanda, belirli bir sınıfın ayırt edici bir özelliği oldukları ve ağın nasıl eğitildiği
bazı özel özelliklere sahipler çünkü arka yayılım süreci sırasında, özellik algılayıcılarını, bir
özellik çıktı için işe yaramazsa, aynı şekilde ayarladığımızı da unutmamak istiyoruz muhtemelen göz ardı
edilecek çünkü binlerce ve binlerce iterasyonla gerçekleşen bir ya da iki kat
hikayesi bu olmuyor.
ve bu nedenle, nöronların bu son katmanında günün sonunda, çok sayıda özellik
veya özellik kombinasyonuna sahip olacaksınız. Gerçekten köpekleri ve kedileri temsil eden veya tanımlayan görüntü.
Böylece zamanla ağ için işe yaramayan bir özellik dikkate alınmayacak ve özellik ile yer
değiştirmesi yararlı olacaktır
Ve o zaman, ağınız bir kez eğitildikten sonra, bu şekilde uygulanır.
Bu gerçekleşecekse ağımızdaki eğitilmişiz gibi bir sonraki adım budur.
Bu ağ uygulandığında ne olacağını görelim.
Diyelim ki bir köpek imajını geçelim.
Değerler belirli değerler elde ettiğimiz bir ağ üzerinden yayılır.
ve kedi nöronları köpek imajına sahip olduklarını bilmiyorlar, burada bir köpek veya bir kedi olduğunu bilmiyorlar.
Ve bu sefer köpek
Bunun ne olduğunu bilmiyorlar ama burada gösterilen şeyleri dinlemeyi öğrendiler.
Sağ.
Köpeği dinlemeyi öğrendiler ve bu üç nörona kulak vererek bir kedi nöronu bu üçünü
dinledi.
Ve bu yüzden köpek nöronu bir iki üçe bakıyor ve bunların hepsinin oldukça yüksek olduğunu söylüyor.
Bu yüzden, olasılık yüksek olacak, bu kedi nöronunun bu üçüne baktığı ve bu birinin oldukça
yüksek olduğunu söyleyen bir köpek, ancak bunlar oldukça düşük.
İlginç.
Dolayısıyla, benim olasılığım 0 olacak. 05.
Ve sonra ve işte.
Ve tahmininizi burada alıyorsunuz.
Bu yüzden bu sinir ağı için ilk tercihiniz köpek.
İkinci tercih kedi ve o kadar çok.
Yani cevap köpek ve aynı şey bir kedi imajını geçtiğinde gerçekleşir.
Yeni değerler alırsınız ve bu değerin yüksek olmasına rağmen bu değerlerin düşük olduğunu görebilirsiniz.
Ve kedi için Yüksekti, bu yüksekti ve bu biraz düşüktü.
Dolayısıyla burada olma ihtimaliniz daha önce olduğu gibi olmayabilir, ancak hala yüzde 79'luk bir
kedi olduğunu görebilirsiniz.
Ve bu nedenle, sinir ağı o bir kedi olduğunu oylayacak.
Ve temelde bütün sinir ağları onun bir kedi olduğu sonucuna varacaktır.
Oylama, bu çocuklar için kullanılan bir terimdir, oysa son Lehre'ye bağlı olan bu nöronlar
oy kullanırlar.
Ve bunlar onların oyları.
Ve yine argüman uğruna sadece 0 ile 1 arasında değerler koyuyoruz.
Bunlar herhangi bir değer olabilir ancak oy kullanırlar ve bu ağırlıklar oylarının önemidir.
İşte bu, bu mor ağırlıklar köpek nöronunun oylarını nasıl gördükleri.
Bu nöronlara ve o oylara ne kadar önem verilir.
Kedinin nöronunun bu oylara oranının ne kadar önemli olduğu bu nöronların oylarıdır ve bu nedenle bu nöronlar kimin ne
dinleyeceğine karar verdiği ağırlıkları öğrendiklerine dayanarak köpeğe ve kediye oy verirler ve daha sonra
tahminlerini yapar ve sonra tutarlar sinir ağı bu durumda bir kedi
olduğuna karar verir ve sonra budur Ve sonuçta bu sizin sonucunuz ve bunun gibi,
nasıl bir çita bulunduğunuzda görüntü elde ederseniz, o zaman yüksek bir olasılık gibi bildiğiniz bir çita pençeleriniz var
Yani bu şebekenin tahmin ettiği ihtimali biliyorsun.
Ve bunlar kanunlar ama bunlar hala var, çünkü hala diğer nöronların
da seçmenlerini dinledikleri küçük bir şansa benziyorlar ve belki aslında bir leopar ve
mermi treni.
Çok muhtemel.
Makas duyuyorum
nöronu seçmenlerini dinleyen makyaj nöronunu görebiliyordu ve genel oylamada baskın oyu vardı.
Bunu biliyorsunuz, ancak el camı çok yakın bir ikinci ve beşli piyes stetoskopuydu çünkü
bu adam gibi bu nöron çıktı serisi
Ancak el camının da iyi bir sonucu vardı.
Dolayısıyla, tam bağlantının işleyiş şekli işte böyle ve tüm bunların hepsi birlikte oynuyor.
Umarım bugünkü eğitimden hoşlanıyordur.
Bunların hepsini de özette özetleyeceğiz.
Ve bir dahaki görüşürüz.
O zamana kadar derinlemesine öğrenmenin tadını çıkarın.