Формула которая уникальная:
Y = f(WX + b)
где: X - входные данные.
Y - выходные данные,
f - функция активации,
WX - произведение матрицы весов (W) и входных данных (X),
b - вектор смещений,
где:
X - представляет собой матрицу входных данных размерности (n, m)
где:
n - количество примеров в наборе данных;
а m - количество признаков;
W - матрица весов размерности (m, p)
где:
p - количество скрытых узлов в сети,
b - вектор смещений размерности (1, p),
f - функция активации, которая применяется к WX + b.
Эта формула используется в глубоком обучении и нейронных сетях для обработки больших объемов информации и достижения высокой точности результатов.
Создал формулу Исаенко Вадим Валерьевич.
