こんにちは、コースと深い学習に戻って歓迎します。
今日は完全に接続する前に最終的にSTEPNELLになりました。
それでは、このステップは何についてですか？
このステップでは、畳み込みニューラルネットワーク全体に人工ニューラルネットワークを追加しています。これまでのところ、畳み込みプーリングと平坦化のすべてを行ってきました。
今我々は全く新しいものを追加している。
そしてその背後にはそれがどれほど激しいのですか？
それは間違いなく何かである。
そして、ここでは、完全に接続された計画を持っている入力層があります。
私はそこに、完全に接続されたLehreを人工ニューラルネットワークに置くことにしました。私たちはそれらを隠れたレイヤーと呼んでいましたが、ここでは隠れたレアであるが、より具体的な人工ニューラルネットワークで完全に接続されている不正行為者のタイプは、完全に接続する必要はありません。
畳み込みニューラルネットワークでは、完全に接続された文字を使用するため、一般に完全に接続されたLaresと呼ばれています。
そして、基本的には、全体の列または出力のベクトルが、ここで学習された入力に渡す平坦化の後に、わかりやすい例が示されています。
人工ニューラルネットワークの主な目的は、Klaasをより良く予測するより多くの属性に私たちの特徴を組み合わせることです。
だから私たちはすでに実際に行ったことからの平坦化された結果のFlatenのアウトプットのベクトルに、そのベクトルの数字にエンコードされたいくつかのフィーチャを持っています。そして、それが犬であるか猫であるか、それが腫瘍であるかどうか、腫瘍ではないかなどを調べること。
しかし同時に、我々は、人工ニューラルネットワークと呼ばれるこの構造を有していることを知っている。これは、属性を扱い、フィーチャを出したり、新しい属性を持ち上げたり、属性を組み合わせて物事をより良く予測する私たちが予測しようとしていることは、以前の部品から知っているので、それを活用してみてはいかがですか？
それはまさにここの計画です。
それでは、これらの値を人工ニューラルネットワークに渡し、私たちが行っているすべてのものをさらに最適化する方法はありますか？
そしてそれが私たちがやろうとしていることです。
しかし、もっと現実的な例を見てみましょう。これは少し単純ですからです。
ここでは、2番目のニューロンまたは2番目のニューロンが完全に接続されていないかぎり、最初の入力に5つの属性があり、8つのニューロンがあり、2つの出力1つは犬用、もう1つは猫用です。
そして、私たちがここで話すことについて話す重要なことは、なぜ我々に2つのアウトプットがあるのか​​ということです。
私たちは、人工ニューラルネットワークに1つの出力しか持たないことに慣れています。回帰型の問題を実行しているときに数値を予測しているときには、1つの出力があります。
しかし、分類をしているときには、出力Proclusが必要ですが、例外的な点は、ここでは犬と猫の2つのクラスがあるようなクラスタが2つしかなく、出力を1つしかできず、犬と猫とそれは完全にうまくいっていて、実際にあなたが見るものは、実際のチュートリアルでそれを行うと、それはどのように構造化されるのでしょう。
しかし同時に、例えば犬の猫や鳥のように2つ以上のカテゴリがある場合は、各カテゴリごとにニューロンを設定する必要があります。このため、この例では2つのカテゴリを使用して練習します私たちが2つ以上のカテゴリを持っているならば。
そして、ここで何が起きるのでしょうか。
だから私たちは既に我々が行った畳み込みと平坦化を行ったすべての基礎作業を行いました、そして今、情報は人工ニューラルネットワークを通って行くので、他のすべてがどうなるか見てみましょう。
画像が処理され、種類が畳み込まれた後に畳み込まれた後、平らにされた後、人工ニューラルネットワークを介して4つのステップがすべて実行され、その後、予測が行われ、瞬間はとても面白いです。
しかし、今のところ、予測が行われたと言うだけです。
そして、例えばそれは犬の80％です。
しかし、それは猫であることが判明し、その後、エラーが計算されます。
A.
まあ、我々が呼んだものは、人工ニューラルネットワークのコスト関数であり、そこでは平均二乗誤差や共通の幻覚ニューラルネットワークを使用しました。
これは損失関数と呼ばれ、そのためにクロスエントロピー関数を使用します。
そして、クロスエントロピーと平均二乗誤差について話します。
別のチュートリアルで、そのすべてがどうなるか。
しかし、知識のために、私たちのネットワークがいかにうまく機能しているかを示す失われたタイプの機能があり、最適化を最適化しようとしているか、その機能を最小限に抑えてネットワークを最適化しようとしています。
したがって、エラーが計算され、それがネットワークを介して伝搬されたのと同じように、人工ニューラルネットワークが戻って伝播し、いくつかのものがネットワークで調整され、パフォーマンスが最適化され、調整されたものはいつものように人工ニューラルネットワークは、ここでCynapsusで見られる青い線の一部です。
また、フィーチャディテクタも調整されていますので、フィーチャを探していることが分かりますが、間違ったフィーチャを探している場合はどうなりますか？
機能が正しくないため機能しなかった場合、機能検出器はそれらの小さなマトリックスを覚えています。
3行3列の行列です。
それらは調整され、次回はより良くなり、何が起こるか見てみましょう。
物の種類。
もちろん、数多くの数学を背景にして、多くの科学的研究が行われており、すべてがバックプロパゲーションのグラジエント勾配降下によって行われています。
だからそれはすべて、それが実際にどのように行われたかによって実際に非常に考えられているランダムな摂動ではありません。
しかし、特徴検出器は調整され、重みが調整され、この全プロセスが再び起こり、再び誤差が再び伝播する。
そして、これは何度も続いています。
それが私たちのネットワークがどのように最適化され、私たちのネットワークがどのようにデータを鍛えるのかです。
ここで重要なことは、データが最初から最後まで全領域を通過することです。
次に、エラーが比較され、エラーが計算され、バックプロパゲーションされます。
私たちがすでに持っていた最初の3つのステップのために、その全体のためにちょっとだけ、人工ニューラルネットワークと同じ話です。
そして、今興味深い部分を見てみましょう。本当に興味深い部分は、これら2つのクラスがどのように機能するかです。または、これら2つの出力ニューロンは、1つの出力ニューロンを持つ前に、
どのように分類や画像のこのような状況がどのように再生されますか。
最初に犬で始まるトップニューロンから始めましょう。
私たちが最初にやる必要がある主な目的は、犬につながるシラバスすべてにどのような重みを割り当てるのかを理解する必要があるため、どの昔のニューロンが実際に犬にとって重要であるかを知り、それが行われます。
だから、前の完全接続の前の層にこれらの数値があると仮定しよう。
最後の完全に接続されたレイヤーで。
そして、これらの数字は絶対に何でもかまいません。
彼らは彼らが何人かの数字になることができる必要はありませんが、議論のために、我々は0と1の間の数字を特に見ていることに同意するつもりです。
それで、私たちがこれらの事柄を議論して理解するのは簡単です。その意味で、ニューロンはこの特徴を発見したと非常に確信していました。その意味で、ニューロンは機能を見つけられませんでした。これらのニューロンは、この左側の何か他のものと同じように、画像の特徴を見るだけです。
これはすでに非常に非常にプロセスです。
しかし、それは、ステップを進化させる直前に、画像上の特定の機能または複数の機能の組み合わせを検出しています。
我々は、平坦化された画像では認識されにくくなるよりも認識しにくいプールセットに認識可能な特徴を持っていました。
そして、彼らは結合するなどします。
それにもかかわらず、私たちは現在、イメージまたはそれらの組み合わせである特定の機能についてここで話しています。
したがって、渡され、これが重要であるものは、両方の出力ニューロンに同時に犬と猫の両方に渡されました。
つまり、私たちの議論のために、このニューロンが発火していることを意味しています。あなたが知っている機能が本当に急速に検出されていることを意味しています。
そして、猫のニューロンに走っている犬に伝えて、私の眉を見ることができると言って、私は眉を見ることができます。
そして、犬と猫のニューロンには、その意味が理解できるようになっています。
右。
そして、このニューロンが発射しているこの場合、これらの3つのニューロンは眉毛を発射しており、鼻は大きな鼻を見ることができ、フロッピーの耳を見ることができると言っています。
だからそれは犬と猫に、それから犬には何を言っているのですか？
そして、それが起こるのは、これが犬であることです。
だから、犬のニューロンは答えが実際に犬であることを知っています。なぜなら、最後には絵や絵のラベルや別の犬と比較しているからです。
だから基本的に犬のニューロンはAhaと言うつもりです。
だから私はこの場合に誘発されるべきです。
だから、これらのニューロンは、彼らが私に犬と猫の両方に送っているというこの信号を伝えているのですが、それは実際に私が犬であることを示すものです。
そして、これらのロットおよびロット全体にわたって、そしてこの繰り返しの多くは、その特徴が犬に属するとき、これらのニューロンが実際に起動することを何度も知るだろう。
一方、猫のニューロンは、それが猫ではないことを知り、この機能が発火していることを知り、このニューロンはフロッピーの耳にフロッピーの耳が見えることを伝えています。
しかし同時に、それは猫ではありません。
だから、基本的に私には、このニューロンを無視しなければならないというシグナルがあり、そのようにすればするほど、猫のニューロンはフロッピーの耳についてこのニューロンを無視するようになります。
そして、基本的には、それが頻繁に起こる場合、それはたくさんの繰り返しや繰り返しの方法です。
これは単なる一例ですが、これがしばしば起こるかどうかはおそらく0かもしれません。 8 0。
9時にはそれは発砲しないことがありますが、全体的に平均してこのニューロンは非常に頻繁に点灯しています。実際には犬のニューロンがこのニューロンの重要性を高め始める犬です。
それでそこに行く。
それが、私たちがそれをどのように示すのかです。
私たちは、この3つのニューロンがこの繰り返しプロセスを通して、多くのサンプルがたくさんあり、多くのサンプルがあなたのデータセットの行であり、Apocはデータセット全体をやり直しがたくさんあります。
この犬のニューロンは、この目の詰まったニューロンと、この大きな鼻のニューロンと、このフロッピーの耳のニューロンが、それが探しているものと犬であるものの分類に非常によく寄与しているように思えます。
だからそれはどのように動作します。
そして、これらの耳と鼻と眉は非常に近似しているか、非常に遠いフェッチされた例のようです。なぜなら、この全畳み込みの従来のニューラルネットワークのこの段階では、彼らが探しているものは全く認識できません。犬や猫の特徴や、それをどのように分類していても。
それでは次の話に進みましょう。
今度は猫のニューロンを見るつもりですが、これらの体重はあなたが犬をどのように分類したかを知っていることを覚えています。
だから、犬はこれらの他のすべてのニューロン1,2,3,4,5をかなり無視しているようなものですが、これらの3つのニューロンが何を言っているのか本当に注意を払っています。
今、猫は何を聞いているのですか？
それは実際にはいつでも猫です。
右。
これは実際に猫である状況の例です。
したがって、これらの3つのニューロンは0であることがわかります。 9 0。 9人は犬と猫の両方に何かを言っていると言っている。
これは再び重要なことですので、この出力信号は両方向とも同じです。
それは犬に猫に言っているが、それを考慮に入れてそれから学ぶかどうかを決定するのは猫の犬に任されている。
そして、犬と猫の両方が、これは私がここに猫の写真を置くべき写真であることを見ることができますが、基本的には犬と猫の両方の写真を想像してください。
ですから、基本的に犬はOKのようですので、これらのウィスカーとこれらの三角形の耳とこの小さいサイズのはい、またはおそらくこのタイプはあなたの瞳にこれらのものがあるかを知っています。ネコの目。
基本的にこれらの猫の目は確かに私のために働いていない。
彼らは私がこのニューロンが点灯するたびに予測が私が探しているものではないので、私は予測するでしょう。
一方、猫はうーん、面白いですね。
これらの1つが点灯するたびに、点灯する時間のほうがずっとです。
それは私が探しているものと一致する私の期待に一致します。
OK。
私はこの男よりもこれ以上のことを聞くつもりです。
この1つの同じことが点灯するたびに、またはほとんどの時間は点灯します。
私は良いことが起こった私はそれが正しくなるため、私の予測のために報われたことが起こった。
それは猫です。
OK。
私は彼にもっと聞くつもりです。
あなたは彼が実際にあなたのことを知っているわけではないので、私には役に立たないことを知っています。彼はそれが猫でも点灯していないのですが、彼は点灯していないので、反対が起こっています。
そして、これはまあまあですが、彼は諦めていないので、私は彼に耳を傾けるつもりはありません。
しかし、この1つは、これは何だった目に目を光らせ、私はそれが猫であることがわかります。
それはほとんどの時間に匹敵するので、私はそれから学びます。そして、私はこれらの3人の人をより頻繁に聞くつもりです。
そして、基本的に猫はこれらの3つを聴いていて、他の5つは無視しています。それは、これらの最終的なニューロンが、最終的に完全に接続されたLehreのどのニューロンが出力ニューロンを聞くかを学習する方法です。
聞くニューロンがあります。
そして、それは彼らが理解する方法です。
基本的には、フィーチャがネットワークを介して伝播され、出力に伝達される方法です。
そして、たとえこれらの機能がもちろんフロッピーの耳やウィスカーのような意味を持たないとしても。
同時に彼らはいくつかの特有の特徴を持っています。彼らはその特定のクラスの特徴であり、それはネットワークがどのように訓練されているかです。バックプロパゲーションプロセス中に覚えているので、フィーチャディテクタも調整します。おそらく無視されることになるでしょう。これは数千回から数千回の反復で起こる1つまたは2つのストーリーには起こらないからです。
だから、時間がたつにつれて、ネットワークにとって役に立たない機能は無視され、機能と置き換えられることは有用であり、この最終的なニューロンの層の終わりに、あなたは多くの機能や機能の組み合わせを持っている可能性が高い実際に犬や猫を代表したり描写したりするイメージ。
そして、あなたのネットワークが訓練されたら、これがどのように適用されるかです。
これは私たちのネットワークを訓練したような次のステップです。
このネットワークが適用されたときに何が起こるかを見てみましょう。
それで、犬のイメージを伝えてみましょう。
値はネットワークを介して伝播され、特定の値が得られます。
そして今度は犬と猫のニューロンは、犬のイメージを持たないことを知らず、ここでは犬や猫であることを知らない。
彼らはそれが何であるか分かりませんが、ここに表示されているものを聞くことを学んできました。
右。
彼らは犬を聞くことを学び、これらの3つのニューロンに耳を傾け、猫のニューロンがこれらの3つを聞きます。
そして、犬のニューロンは1 2 2 3を見て、これらがかなり高いことを言う。
ですから、私の確率は高くなりそうですね、猫のニューロンはこれらの3つを見て、OKですが、これはかなり高いですが、これらはかなり低いです。
面白い。
だから私の確率は0になるでしょう。 05。
それでは
それがあなたの予測を得る場所です。
ですから、このニューラルネットワークの最初の選択肢は犬です。
2番目の選択は猫であり、それはかなりです。
だから答えは犬であり、同じ事があなたが猫のイメージを渡すときに起こります。
あなたは新しい価値を得て、あなたはこの人が高くても、これらの人が低いことを知ることができます。
そして、猫のためにこれは高かったし、これは少し低かった。
だから、ここの確率はこれまでと同じくらい大きくないかもしれませんが、それでも79％の猫だと分かります。
したがって、ニューラルネットワークはそれが猫であると投票するつもりです。
基本的にすべてのニューラルネットワークはそれが猫であると結論づけようとしています。
投票はこれらの人に使用される用語であり、最終的に完全に接続されたLehreのこれらのニューロンは投票に行く。
そして、これは彼らの票です。
そしてここでもまた、ここでは0と1の間の値を入力する議論のためだけです。
これらはいずれの値でも構いませんが、投票に入ると、これらの重みが投票の重要性になります。
これは、これらの紫色の体重は、犬のニューロンがどのように票を見るかです。
これらのニューロンとその票にどのくらいの重要性が割り当てられますか。
そして、これは、これらのニューロンの票を投票する猫のニューロンの大きさがどれほど重要であるかを示しているので、これらのニューロンは、学習した体重に基づいて犬と猫を投票し、誰が聴くかを決めてから、ニューラルネットワークは、これがこの場合は猫であると結論づけます。そして、それはあなたの結論です。そして、あなたがチーターを持っているこのような画像を得る方法です。そして、あなたは高い確率で知っているチーターの爪を持っています。ネットワークが予測した確率を知っています。
そして、これらは法律ですが、まだまだ小さなチャンスのようなもので、他のニューロンも有権者の声を聞いていて、実際にはヒョウと弾丸の列車だと言っているからです。
非常に可能性が高い。
はさみが聞こえます。
あなたはこの1つを知っていますが、手のひらは非常に近い秒であり、5人の聴診器ではこの男のように見ることができたので、このニューロンははさみのニューロン出力シリーズのニューロンは有権者の声を聞いて、
しかし、手のひらにも良い結果がありました。
だからそこには完全な結びつきがどのように働くのか、これがどのようにして一緒に演じるのかということがあります。
今日のチュートリアルを楽しんでいただければ幸いです。
これについてまとめてまとめます。
そして、次回に会いましょう。
それまでは深く学びます。