Ученик на Факултета по компютърни науки от HSE
Ако да обясни "на пръстите на ръцете", основните елементи на всяка невронна мрежа неврони са. Всеки неврон получава като вход един или повече сигнали (цифри), обработва ги труден (или не) начин, и след това се прехвърля в резултат по-нататък.
Невроните са комбинирани в последователни слоеве. Отделно разпределени две крайни слоя - на входа и на изхода. След невронната мрежа входен слой получава информация, тя предава резултата чрез обработката изход. Всички междинни слоеве се наричат скрити.
Всяка скрит слой е свързан към два съседни (предходна и следваща) комплекс комуникационна система (прости на тавтология). В най-простия случай във всеки неврон падането й сигнали от всеки неврон на предходната слой, преработени, и след това излизат от нея в следващия слой, всеки неврон.
Все пак, това не е всичко. Всяка връзка има "тегло". Това означава, че сигналът от един неврон към следващата, докато там, няколко промени стойността (стойността на този сигнал се умножават по "тегло").
Ако теглата на връзките зададете произволна стойност, нищо смислено, така че невронната мрежа, няма да правя. Тоест, те все още трябва да се намери някакъв начин отдясно. С други думи, необходимо е да се обучават невронната мрежа.
Как е обучението по-лесно да се покаже един пример. Да кажем, че ние обучаваме невронната мрежа да се направи разграничение снимки на котки от кучета изображения. След това на входния слой на невронната мрежа, ние даваме един образ, и в мрежата за изход невронна връща двойка реални числа между 0 и 1 на всеки. Първият е как невронната мрежа е убеден, че това е куче, а вторият - на котката. Защо толкова - въпрос, на който един прост език, за да отговори. Това е, ако първото число е по-голямо, невронната мрежа е решил, че видях едно куче, а ако последният, тогава котката.
По този начин времето за обучение на мрежата. Ние даваме мрежа изображението на невронна. Той е отговорен за нас, че една и съща двойка числа (а, б). Но ние знаем кой е на снимката, нали? Така че ние оправим невронна мрежа. А именно, ние сме "принудени да се тъпча" в изходния слой на двойката (1, 0), ако кучето или (0, 1), ако е котка, а след това има някаква магия (за да го разбере, ще трябва да имат познания по математика), който причинява невронна мрежа преразпределя отношения тегло. Най-разпространеният начин да се направи тази магия - така наречените "Метод на обратно разпространение", но има и други.
След няколко различни изображения, ние се въртят едни и същи, теглото на връзките между невроните е изградена по такъв начин, че тя ще бъде добре да се прави разлика котки от кучета.
Свързани статии