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
Введите значение ширины Х: 4
Введите значение высоты Y: 15
Это жираф!
Резюмируя проделанную работу:
Получив задание, классифицировать два вида животных, по параметрам, определяющим размеры их тела, с некоторой выборкой данных (значений и ответов), мы смогли запрограммировать искусственный нейрон, основываясь на элементарных знаниях математики, а именно линейной функции, проходящей через начало координат (y = Ax). Определив, что, данные лежащие выше прямой относились бы к одному классу, а все точки данных лежащих ниже – к другим.
Мы полностью автоматизировали процесс классификации! Избавили себя от рутины сейчас и в последующем. И это только на самой простейшей форме “искусственной жизни” нейрона, с одним входом и выходом!
Но биологическая, как и цифровая, природа, не столь однообразна. До этого мы рассматривали “тепличные данные” – (y = Ax). Данные – которые мы могли классифицировать, имея лишь один вход. Во многих случаях классификации обойтись одним коэффициентом (А), линейной функции, невозможно, приходится использовать весь спектр возможности линейной функции.
Добавив на второй вход параметр (b), отвечающий за точку прохождения прямой через ось Y, в качестве обучаемого коэффициента, мы получаем весь арсенал возможностей линейной функции (y = Ax+b) при классификации.
Так как у параметра (b), в линейной функции (y = Ax1+b), нет произведения на значение переменной, то на второй вход, в качестве данных, всегда поступает единица (x2 = 1).
Но обучая наш нейрон, как в первом случае, на выходе мы не получим нужных ответов.
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
