Илюстрирано задълбочено обучение, част 1: Как работи невронната мрежа? | От Шрея Рао | януари 2024 г

Илюстрирано и интуитивно ръководство за невронни мрежи

Ако сте чели предишните ми статии, ще знаете какво предстои. В тази част на Интернет ние вземаме сложни концепции и ги правим забавни и интересни, като ги изясняваме. Ако не сте чели предишните ми статии, горещо ви препоръчвам да започнете с поредицата от статии, обхващащи темата Основи на машинното обучение Защото ще откриете, че голяма част от обхванатия там материал е уместен тук.

Днес ще разгледаме голямата тема – въведение в невронните мрежи, които са вид модел на машинно обучение. Това е само първата статия от цяла поредица, която планирам да направя за задълбочено обучение. Ще се фокусира върху това как една проста изкуствена невронна мрежа може да научи и да ви предостави информация Дълбок (Ха, игра на думи) Разбирането как се изгражда една невронна мрежа, неврон по неврон, е… отлично От съществено значение, защото ще продължим да надграждаме върху това знание. Въпреки че ще се задълбочим в математическите подробности, не се притеснявайте, защото ще разбием и обясним всяка стъпка. До края на тази статия ще разберете, че е по-просто, отколкото изглежда.

Но преди да проучим това, може би се чудите: защо имаме нужда от невронни мрежи? С толкова много налични алгоритми за машинно обучение, защо да изберете невронни мрежи? Отговорите на този въпрос са много Обсъждано е широкоТака че няма да се задълбочаваме в това. Но си струва да се отбележи, че невронните мрежи са невероятно мощни. Те могат да идентифицират сложни модели в данните, които класическите алгоритми биха срещнали, да адресират много сложни проблеми с машинното обучение (като обработка на естествен език и разпознаване на изображения) и да намалят необходимостта от обширно инженерство на функции и ръчни усилия.

Но всичко казано дотук, проблемите с невронните мрежи до голяма степен се свеждат до две основни категории – класификация, предсказване на отделен етикет за даден вход (напр.: Това снимка на котка или куче ли е? Този преглед на филма положителен или отрицателен ли е?) или регресия, предвиждаща стойността на Continuous за даден вход (например: прогноза за времето).

Днес ще се съсредоточим върху проблема с регресията. Помислете за прост сценарий: Наскоро се преместихме в нов град и в момента търсим нов дом. Отбелязваме обаче, че цените на жилищата в региона варират значително.

Тъй като не познаваме града, единственият ни източник на информация е това, което знаем…