На нашем сайте вы можете читать онлайн «Нейронные сети. Эволюция». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Прочая образовательная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Нейронные сети. Эволюция
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
15 апреля 2018
Краткое содержание книги Нейронные сети. Эволюция, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Нейронные сети. Эволюция. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Каниа Алексеевич Кан) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения. Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических идей, лежащих в их основе, где от вас не требуется никаких специальных знаний, не выходящих за пределы школьного курса в области математики.
Нейронные сети. Эволюция читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Нейронные сети. Эволюция без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Все что вы сможете увидеть, в этом случае – по какому участку, в пределах видимости фонаря, проще всего начать спуск и сможете сделать только один небольшой шаг в этом направлении. Действуя подобным образом, вы будете медленно, шаг за шагом, продвигаться вниз.
У такого абстрактного подхода, есть математическая версия, которая называется – градиентным спуском. Где подножье холма – минимум ошибки, а шагами в его направлении – обновления весовых коэффициентов.
Градиентный спуск – метод (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B) нахождения локального минимума или максимума функции (https://ru.
Тут будет реклама 1
wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F) с помощью движения вдоль градиента (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82) – которы (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80_(%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0))й, своим направлением указывает направление наибольшего возрастания некоторой величины, значение которой меняется от одной точки пространства к другой, а по величине (модулю) равный скорости роста этой величины в этом направлении.Тут будет реклама 2
Метод градиентного спуска позволяет находить минимум, даже не располагая знаниями свойств этой функции, достаточными для нахождения минимума другими математическими методами. Если функция очень сложна, где нет простого способа нахождения минимума, мы в этом случае можем применить метод градиентного спуска.
Тут будет реклама 3
Этот метод может не дать нам абсолютно точного ответа. Но все же это лучше, чем вообще не иметь никакого решения. А его суть, как было описано выше – постепенно приближаться к ответу, шаг за шагом, тем самым медленно, но верно, улучшая нашу позицию.
Для наглядности, рассмотрим использование метода градиентного спуска на простейшем примере.
Возьмём график функции, которая своими значениями иллюстрирует склон.
Тут будет реклама 4
Если бы это была функция ошибки, то нам нужно найти такое значение (х), которое минимизирует эту функцию:
Значение шага (скорости обучения), как мы говорили ранее, играет тоже не малую роль, при слишком большом значении, мы быстро спускаемся, но можем переступить минимум функции – страдает точность. При очень маленьком значении величины скорости обучения, нахождение минимума потребует гораздо больше времени.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Нейронные сети. Эволюция, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Похожие книги
