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
Чтоб это сделать, нам нужно знать, как эти две величины связаны между собой, тогда мы бы знали, как изменение одной величины влияет на другую.
Начнем с линейной функции:
y = Ax
Обозначим переменной T – целевое значение (наше значение из таблицы). Если ввести в искомый коэффициент А, такую поправку как: А+?А = искомое А.
Тогда целевое значение можно определить, как:
T = (А + ?А) х
Отобразим последнее соотношение на графике:
Подставим эти значения в формулу ошибки Е = T – у:
Е = T – у = (А + ?А) х – Ах = Ax + (?А) х – Ах = (?А)х
Е = (?А)х
Теперь зная, как ошибка Е связана с ?А, нетрудно выяснить что:
?А = Е / х
Отлично! Теперь мы можем использовать ошибку Е для изменения наклона классифицирующей линии на величину ?А в нужную сторону.
Тут будет реклама 1
Давайте сделаем это! При x = 40 и коэффициенте А = 0,4, ошибка E = 5, попробуем найти величину ?А:
?А= Е/х = 5 / 40 = 0,125
Обновим наше начальное значение А:
А = А+?А = 0,4 +0,125 = 0,525
Получается новое, улучшенное, значение коэффициента А = 0,525.
Тут будет реклама 2
Можно проверить это утверждение, найдя расчетное значение у с новыми параметрами:
y = А х = 0,525 * 40 = 21
В точку!
Теперь давайте узнаем на сколько надо изменить коэффициент А, чтоб найти верный ответ, для второй выборки из таблицы видов – жираф.
Целевые значения жирафа – высота y = 40, длина x = 20. Для того чтобы, разделительная линия не проходила через точку с параметрами жирафа, нам необходимо уменьшить целевое значение на единицу – y = 39.
Тут будет реклама 3
Подставляем x = 20 в линейную функцию, в которой теперь используется обновленное значение А=0,525:
у = Ax = 0,525 * 20 = 10,5
Значение – у = 10,5, далеко от значения y = 39.
Ну и давайте снова предпримем все те действия, что делали для нахождения параметров разделяющей линии в первом примере, только уже для второго значения из нашей таблицы.
Е = T – y = 39 – 10,5 = 28,5
Теперь параметр ?А примет следующее значение:
?А= Е/х = 28,5 / 20 = 1,425
Обновим коэффициент крутизны А:
А = А+?А = 0,525 +1,425 = 1,95
Получим обновленный ответ:
y = А х = 1,95 * 20 = 39
То есть, при x = 20, A = 1,95 и ?А = 1,425 – функция возвращает в качестве ответа значение 39, которое и является желаемым целевым значением.
Тут будет реклама 4
Представим все наши действия на графике:
Теперь мы наблюдаем, что линия разделила два вида, исходя из табличных значений.
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
