Найти в Дзене
Это дизайн, детка!)
12 подписчиков

Искусственная нейронная сеть предназначена для решения задач классификации объектов путём разделения пространства признаков гиперплоскостью

~1 мин
Идея была предложена американским психологом в конце 1950-х годов как упрощённая модель биологического восприятия и обработки зрительной информации мозгом. Простейшая версия сети состоит из единственного слоя искусственных нейронов («перцепторов»), по образу нейронов мозга, каждый из которых получает сигналы от входа сети и производит выходное значение согласно определённой функции активации. Основные компоненты классической однослойной версии включают: Входные значения — это набор признаков каждого образца данных, поступающих на вход сети. Весовые коэффициенты — каждое входное значение умножается на соответствующий весовой коэффициент, влияющий на значимость признака в процессе принятия решений.

Искусственная нейронная сеть предназначена для решения задач классификации объектов путём разделения пространства признаков гиперплоскостью. Идея была предложена американским психологом в конце 1950-х годов как упрощённая модель биологического восприятия и обработки зрительной информации мозгом.

Простейшая версия сети состоит из единственного слоя искусственных нейронов («перцепторов»), по образу нейронов мозга, каждый из которых получает сигналы от входа сети и производит выходное значение согласно определённой функции активации. Основные компоненты классической однослойной версии включают:

Входные значения — это набор признаков каждого образца данных, поступающих на вход сети.

Весовые коэффициенты — каждое входное значение умножается на соответствующий весовой коэффициент, влияющий на значимость признака в процессе принятия решений.