219 подписчиков

na-proshloi-nedele-my-uje-rassmotreli-chto-takoe-mnogosloinaia-neironnaia-set-64abdddfd84d7037d4f0326c).

Чтобы обучить нейронную сеть, нам нужна обучающая выборка.

Обучающая выборка - множество примеров, относящихся к одному объекту при определенных условиях его исследования.

Посмотрите на фрагмент обучающей выборки Ирисов Фишера.

Это классический пример, который использовался ученым Рональдом Фишером для решения задачи классификации.

Есть три вида ирисов:

1. щетинистый (setosa),

2. разноцветный (versicolor),

3. виргинский (virginica).

Эти растения разделяют в зависимости от параметров чашелистика и лепестков.

Длина и ширина чашелистика и лепестков закодированы цифрами. Будем подавать их на вход сети.

На выходе нейронная сеть должна будет вернуть выходной вектор из трех значений в следующих комбинациях:

1, 0, 0 - setosa,

0, 1, 0 - versicolor,

0, 0, 1 - virginica.

Архитектура нейронной сети может быть такой: вектор входов из 4 значений, далее 4 нейрона в первом слое, 1 промежуточный слой из 3 нейронов и 3 выходных нейрона.

После обучения нейронная сеть может относить подаваемые на вход значения к определенному классу, что соответствует виду ирисов.

В следующем посте поговорим об особенностях формирования обучающих выборок.

👉 @aisimple

Мы уже поговорили об искусственном нейроне (https://dzen.

1 минута

26 июля 2023