Нейрон в искусственной нейронной сети представляет собой базовую единицу обработки информации. Он моделирует работу биологических нейронов и выполняет следующие основные функции:
Входы (Input): Нейрон принимает входные сигналы от других нейронов или внешних источников. Эти сигналы взвешиваются, чтобы учитывать их важность.
Веса (Weights): Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес. Веса представляют собой параметры, которые нейрон должен научиться настраивать в процессе обучения нейронной сети. Они определяют, насколько важен каждый входной сигнал для работы нейрона.
Суммирование (Summation): Произведение весов и входов суммируется. Это создает взвешенную сумму входных сигналов и их весов.
Функция активации (Activation Function): Полученная сумма передается через функцию активации. Функция активации определяет, будет ли нейрон активирован (передает сигнал) или останется неактивным (не передает сигнал) на основе входной суммы. Разные функции активации могут использоваться для разных типов задач.
Выход (Output): Результат работы функции активации становится выходом нейрона. Этот выход может быть передан другим нейронам в следующем слое нейронной сети или служить финальным выходом сети, если нейрон находится в последнем слое.
Обучение (Learning): Веса нейрона настраиваются в процессе обучения с помощью алгоритмов обратного распространения ошибки (Backpropagation) и градиентного спуска. Это позволяет нейронной сети адаптироваться к данным и выполнять задачи, для которых она обучается.
Процесс работы нейрона можно представить следующим образом:
[ \text{Выход нейрона} = \text{Функция активации} \left( \sum_{i=1}^{n} (\text{Вес}_i \times \text{Вход}_i) \right) ]
Где:
(\text{Вес}_i) - вес, соответствующий (i)-му входу.
(\text{Вход}_i) - (i)-й входной сигнал.
(n) - количество входов нейрона.
Таким образом, нейроны обрабатывают входные данные, вычисляя взвешенную сумму, а затем применяя функцию активации для определения выходного сигнала. Коллекция таких нейронов, объединенных в слои, образует нейронную сеть, способную решать разнообразные задачи, такие как классификация, регрессия, обработка изображений и текста, а также многое другое.