<prompt> Unaweza kuelezea ujifunzaji tofauti katika ujifunzaji wa mashine kwa maneno rahisi kwa mtu mpya kwenye uwanja wa ML?  <response>: Hakika! Wacha tuseme unataka kuunda mfano ambao unaweza kutofautisha kati ya picha za paka na mbwa. Unakusanya hifadhidata yako, inayojumuisha picha nyingi za paka na mbwa. Kisha unaziweka kupitia wavu wa neural wa chaguo lako, ambao hutoa uwakilishi fulani kwa kila picha, mlolongo wa nambari kama 0.123, 0.045, 0.334, .... Shida ni kwamba, ikiwa mfano wako haujui picha za paka na mbwa, uwasilishaji huu utakuwa wa bahati nasibu. Wakati mmoja picha ya paka na mbwa inaweza kuwa na uwakilishi sawa idadi zao zingekuwa karibu na kila mmoja, wakati kwa wengine picha mbili za paka zinaweza kuwakilishwa kwa mbali. Kwa maneno rahisi, mtindo haungeweza kutofautisha paka na mbwa. Hapa ndipo kujifunza tofauti kunapoingia.Jambo la kujifunza tofauti ni kuchukua jozi za sampuli katika kesi hii picha za paka na mbwa, kisha ufunze mfano kuvuta uwakilishi wa jozi zinazofanana paka-paka au mbwa-mbwa karibu na kila mmoja na kusukuma. uwakilishi wa jozi tofauti paka-mbwa kando. Baada ya kufanya hivyo kwa idadi ya kutosha ya hatua, mfano wako utaweza kuzalisha uwakilishi wa kipekee, wa kuaminika kwa paka na mbwa, kwa asili uwaambie tofauti.Mbinu hii haiko tu kwa picha, unaweza kuitumia pamoja na mkusanyiko wowote wa data ambao una alama za data zinazofanana na zisizo sawa. Maelekezo: Sikuelewa jinsi kuvuta na kusukuma kunavyofanya kazi. Tunavuta au kusukuma nini? Na inafanyaje kazi katika suala la kanuni au hesabu? Jibu: Inahusiana na mchakato unaoitwa upambanuzi, ambao unamaanisha kutafuta derivative: chaguo la kukokotoa ambalo hutuambia kama chaguo la kukokotoa lingine linapanda au kushuka katika hatua fulani. Kwa mfano, derivative ya fx x ni fx 1, kwa sababu inakua kila mara kwa uwiano wa 1:1. Hii inaweza kufanyika kwa aina mbalimbali za kazi; hasa, ikiwa unajua viini vya fx na gx, unaweza pia kupata derivative ya fgx kwa kutumia fomula inayoitwa kanuni ya mnyororo. Mitandao ya neva imeundwa na vitendaji vinavyoweza kutofautishwa, kwa hivyo tunaweza kuchukua derivative ya sehemu au yote.Ili kutumia hii kwa kusukuma na kuvuta, tutaweka picha mbili kupitia mtandao wa neva. Wacha tuseme picha ni za paka na mbwa, kwa hivyo tunataka kuongeza umbali kati ya hizo mbili. Tunachukua uzito wa neuroni moja kutoka kwa mtandao na kuifanya kuwa tofauti x, kisha tengeneza kazi ambayo huhesabu pato la mtandao kulingana na hilo na vigezo vingine vyote; tuite Nx. Umbali kati ya matokeo ya paka na mbwa utakuwa fx Npaka - Nmbwa. Bila shaka, matokeo halisi yatakuwa na zaidi ya kipimo 1, lakini tunarahisisha. Sasa tunataka kugusa uzito hivi kwamba kusogeza matokeo mawili kando kidogo. Kwa hiyo, tunaweza kuchukua derivative tu! Ikiwa fx ni chanya, hiyo inamaanisha kuwa kuongeza uzito kutawaweka kando zaidi, kwa hivyo tunapaswa kufanya hivyo. Ikiwa ni hasi, basi itazisogeza karibu, kwa hivyo tutataka kupunguza uzito badala yake. Tumia hii kwa niuroni zote mara za kutosha na mtandao wako hivi karibuni utaungana na kuwa kitenganishi kizuri cha paka na mbwa! 