Нейронные сети - это модели машинного обучения, которые пытаются имитировать работу человеческого мозга. Они состоят из большого числа связанных узлов, которые называются нейронами, и организованы в слои. Вот основные принципы работы нейронных сетей:
1. Структура нейронной сети
Нейронные сети состоят из трех основных типов слоев: входной, скрытый и выходной. Входной слой принимает данные, скрытые слои выполняют вычисления, а выходной слой выдает результаты. Каждый слой состоит из нейронов, которые связаны друг с другом взвешенными связями.
2. Функции активации
Функции активации применяются к выходам нейронов и определяют их активацию. Они обычно включают в себя сигмоидальные, гиперболические тангенсальные или ReLU (Rectified Linear Unit) функции.
3. Прямое распространение
Процесс прямого распространения начинается с передачи входных данных через сеть от входного слоя к выходному. Каждый нейрон в каждом слое вычисляет свою активацию на основе входных данных и весов своих связей.
4. Обратное распространение ошибки
После прямого распространения вычисляется ошибка между предсказанным и ожидаемым результатом. Затем эта ошибка обратно распространяется через сеть для коррекции весов связей. Этот процесс называется обратным распространением ошибки.
5. Обучение
Обучение нейронной сети заключается в настройке весов связей между нейронами таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Это может быть достигнуто с помощью различных алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск или стохастический градиентный спуск.
Пример:
Предположим, у вас есть задача классификации изображений собак и кошек с помощью нейронной сети. Входные данные представляют собой изображения, которые подаются на входной слой сети. Затем изображение проходит через скрытые слои, где вычисляются различные характеристики изображения. Наконец, выходной слой выдает вероятности принадлежности изображения к классам "собака" и "кошка". Обратное распространение ошибки используется для коррекции весов сети, чтобы минимизировать ошибку классификации. Таким образом, нейронная сеть "учится" распознавать собак и кошек на изображениях.
