Sure thing, I will not copy data from external sources from now on.

To understand how neural networks train on data, it's best to think of a concrete example. Let's say I want to train a neural network to detect if an image contains a cat or a dog.

I will construct a neural network with thousands of inter-connected nodes using code. Then, for each picture I have, the colors of the image will be passed through my nodes like one giant math equation, resulting in one number like 0.3452. i can then treat this as a guess for the content of the image and calculate the distance between our guess and the true answer (with a 1.0 meaning full confidence there is a dog in the picture and a 0.0 meaning full confidence there is a cat). Once we have this distance or "loss," we can go through our nodes of our neural network and tweak the weights of each node in a way that will hopefully result in a better answer in our math equation.

The magic comes from when we repeat this process over many, many images. In the end, our math problem should result in a close approximation of the right answer, even for images it has never seen before!

The next topic to get a deeper understanding of neural networks while staying on a layman's level would be the concept of underfitting/overfitting. First, have you heard of this concept before?
แน่นอน ฉันจะไม่คัดลอกข้อมูลจากแหล่งภายนอกนับจากนี้เป็นต้นไป หากต้องการทำความเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียมฝึกข้อมูลอย่างไร วิธีที่ดีที่สุดคือพิจารณาตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม สมมติว่าฉันต้องการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อตรวจสอบว่ารูปภาพมีแมวหรือสุนัข ฉันจะสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่มีโหนดเชื่อมต่อระหว่างกันนับพันโดยใช้โค้ด จากนั้น สำหรับแต่ละภาพที่ฉันมี สีของภาพจะถูกส่งผ่านโหนดของฉันเหมือนกับสมการทางคณิตศาสตร์ขนาดยักษ์ ผลลัพธ์ที่ได้คือตัวเลขหนึ่งอย่างเช่น 0.3452 จากนั้นฉันสามารถถือว่านี่เป็นการเดาเนื้อหาของภาพและคำนวณระยะห่างระหว่างการเดาของเรากับคำตอบที่แท้จริง (โดย 1.0 หมายถึงมั่นใจเต็มที่ว่ามีสุนัขอยู่ในภาพ และ 0.0 หมายถึงมั่นใจเต็มที่ว่ามีแมว) . เมื่อเรามีระยะห่างหรือ "สูญเสีย" นี้แล้ว เราก็สามารถผ่านโหนดของโครงข่ายประสาทเทียมของเรา และปรับแต่งน้ำหนักของแต่ละโหนดในลักษณะที่หวังว่าจะได้คำตอบที่ดีขึ้นในสมการทางคณิตศาสตร์ของเรา ความมหัศจรรย์นี้เกิดจากการที่เราทำซ้ำขั้นตอนนี้กับภาพหลายๆ ภาพ ท้ายที่สุดแล้ว ปัญหาทางคณิตศาสตร์ของเราน่าจะส่งผลให้ได้คำตอบที่ถูกต้องใกล้เคียงกัน แม้ว่าจะเป็นภาพที่ไม่เคยเห็นมาก่อนก็ตาม หัวข้อถัดไปเพื่อทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมในขณะที่ยังอยู่ในระดับคนธรรมดาคือแนวคิดเรื่อง underfitting/overfitting ก่อนอื่น คุณเคยได้ยินแนวคิดนี้มาก่อนหรือไม่?
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence