Нейросети начало

Веса определяют, насколько важен каждый входной сигнал для работы нейрона, а смещение добавляется к сумме входных сигналов, чтобы сделать нейрон более гибким и позволить ему принимать решения в более широком диапазоне входных данных.

Когда нейрон получает входные данные, он умножает их на веса и добавляет смещение. Затем он применяет функцию активации, которая определяет, должен ли нейрон активироваться и передавать сигнал дальше по сети. Функция активации может быть различной в зависимости от задачи, которую решает нейросеть.

Например, функция активации может быть сигмоидальной, гиперболического тангенса, ReLU (Rectified Linear Unit) и многих других.

Нейросеть состоит из множества нейронов, которые объединены в слои. Существует несколько типов слоев, но наиболее распространенные типы слоев – это входной, скрытый и выходной слои. Входной слой принимает входные данные, а выходной слой выдает результат работы нейросети. Скрытые слои находятся между входным и выходным слоями и выполняют различные вычисления, которые помогают нейросети решать задачу.

Когда мы говорим о том, как строится нейросеть, мы имеем в виду, как она объединяет нейроны в слои, как каждый нейрон обрабатывает входные сигналы и какие функции активации используются. Есть множество различных архитектур нейросетей, и выбор конкретной архитектуры зависит от конкретной задачи, которую мы хотим решить.

Важно понимать, что нейросеть обучается путем подстройки весов и смещений для достижения наилучшего результата на тренировочных данных.

Обучение нейросети происходит в несколько этапов. На первом этапе мы задаем входные данные и желаемый выходной результат для этих данных. Затем нейросеть прогнозирует результат, и мы сравниваем его с желаемым результатом, чтобы определить ошибку.

С помощью обратного распространения ошибки мы можем корректировать веса и смещения, чтобы уменьшить ошибку и улучшить точность прогнозирования.

Этот процесс повторяется множество раз, пока мы не достигнем желаемого уровня точности.

Для более наглядного понимания концепций, которые мы изучили в первой главе, рассмотрим несколько примеров использования нейросетей:

Распознавание цифр на изображениях:

Нейросеть принимает изображение в виде матрицы пикселей размером, скажем, 28x28.

Затем каждый пиксель пропускается через нейрон на первом слое нейросети.