Всем привет. В этой статье я расскажу вам о нейронных сетях в кратком виде. Мы рассмотрим строение искусственных нейронов, многослойные сети, метод обратного распространения ошибки.
Нейронные сети решают огромное количество задач. Самые основные — классификация и прогнозирование.
Например, мы хотим узнать количество баллов за тест, основываясь на том, сколько часов мы учились и спали. Такая задача будет относится к прогнозированию, так как мы предсказываем нашу оценку. А ещё — это будет называться контролируемой регрессией.
Если бы мы хотели узнать «буквенную оценку» за тест — это бы называлось классификацией.
Строение нейронных сетей
Любая искусственная нейронная сеть состоит из слоёв. Первый слой — входной, последний — выходной.
Во входном слое расположены 'нейроны', которые принимают сигнал, но не обрабатывают его. Количество 'нейронов' в этом слое зависит от количества данных. Например, мы подаём на нашу сеть запах цветка и яркость его цвета. В таком случае будет два входных нейрона.
Читать полностью »