Основы работы нейросетей
Рады приветствовать на нашем втором уроке по курсу «Нейросети»! Сегодня мы продолжим изучать принципы работы нейронных сетей. В этом уроке мы разберем основные концепции, лежащие в основе нейронных сетей, включая нейроны, связи и слои — основные понятия, которые нам пригодятся для освоения практики работы с нейронными сетями.
Нейроны
Нейрон - это основной строительный блок нейронной сети, который функционально моделирует нейроны в головном мозге. Каждый искусственный нейрон выполняет следующие ключевые функции:
1. Прием данных:
Нейрон принимает входные данные из внешнего мира или из других нейронов. Эти данные могут быть числовыми значениями, изображениями или другими формами информации.
2. Вычисление:
Нейрон выполняет вычисления на основе входных данных. Эти вычисления включают умножение входных данных на веса и применение активационной функции.
3. Передача результата:
Результат вычислений передается другим нейронам в сети через связи.
Нейроны также связаны с понятиями весов и активационной функции. Веса — это параметры нейрона, которые определяют важность входных данных. Каждый вход имеет свой собственный вес, и они настраиваются в процессе обучения сети. Активационная функция — это функция, которая применяется к сумме взвешенных входных данных. Она вводит нелинейность в работу нейрона и позволяет сети изучать сложные зависимости в данных.
Связи
Связи представляют собой пути передачи информации между нейронами в нейронной сети. Они определяют, как данные перемещаются от одного нейрона к другому. Каждая связь имеет ассоциированный с ней вес, который определяет, насколько важна информация, передаваемая через эту связь.
Связи имеют направление: информация передается от выхода одного нейрона к входу другого. Это создает направленный граф, который характеризует структуру нейронной сети.
Слои
Нейроны объединяются в слои, которые представляют собой группы нейронов, выполняющие определенные функции. В типичной нейронной сети можно выделить три основных типа слоев:
1. Входной слой:
Этот слой принимает входные данные и передает их внутрь сети. Количество нейронов во входном слое равно количеству признаков или размерности входных данных.
2. Скрытые слои:
Скрытые слои находятся между входным и выходным слоями. Они выполняют вычисления и извлекают признаки из данных. Глубокие нейронные сети могут иметь множество скрытых слоев.
3. Выходной слой:
Выходной слой представляет собой результат работы нейронной сети. Количество нейронов в этом слое зависит от задачи, которую нужно решить. Например, в задаче бинарной классификации может быть один нейрон, а в задаче многоклассовой классификации - несколько.
Нейроны, связи и слои — это основные строительные блоки нейронных сетей. Понимание их работы позволяет более глубоко вникнуть в функционирование нейронных сетей и их способность решать разнообразные задачи.
