Hogyan neurális hálózatok
Student Kar Computer Science a HSE
Ha megmagyarázni „az ujjak”, a fő elemeit olyan neurális hálózat neuronok. Minden neuron kap bemenetként egy vagy több jelet (számokat), feldolgozza, trükkös (vagy nem) módon, majd átküldi az eredményt tovább.
Neuronok egyesítjük egymást követő rétegekben. Külön kiosztott két szélső rétegek - a bemeneti és kimeneti. Miután a neurális hálózat bemeneti réteg megkapja az információkat, továbbítja az eredmény kimeneten keresztül feldolgozás. Minden köztes rétegek úgynevezett rejtett.
Minden rejtett réteg össze van kötve két szomszédos (előző és következő) komplex kommunikációs rendszer (vehetik tautológia). A legegyszerűbb esetben az egyes neuron annak esik jeleket minden egyes idegsejt az előző réteg, feldolgozza, majd menj ki belőle a következő réteg, minden neuron.
Ez azonban még nem minden. Minden kapcsolat van egy „tömeg”. Azaz, a jelet egy neuron a másikra, míg ott, néhány változtatást az érték (az értéke ennek a jelnek kell szorozni a „tömeg”).
Ha a súlyok kapcsolatok rendelni egy véletlen érték, semmi értelme így a neurális hálózat nem fog. Azaz, kell még valahogy megtalálni a helyes. Más szóval, meg kell, hogy a vonat a neurális hálózat.
Milyen az a képzés könnyebb, példát mutatva. Tegyük fel, hogy a vonat a neurális hálózat megkülönböztetni képeket macskák kutyák képeket. Ezután a bemeneti réteg a neurális hálózat, adunk egy képet, és a kimeneti neurális hálózat visszatér egy pár valós számok 0 és 1 között minden. Az első az, hogy a neurális hálózat bízik abban, hogy ez egy kutya, és a második - a macska. Miért olyan - olyan kérdés, melyre egy egyszerű nyelven válaszolni. Azaz, ha az első szám nagyobb, a neurális hálózat úgy döntött, hogy látott egy kutyát, és ha az utóbbi, akkor a macska.
Tehát az idő, hogy a vonat a net. Adunk a neurális hálózat képet. Ez felelős a számunkra, hogy ugyanazt a pár szám (a, b). De tudjuk, hogy ki van a képen, igaz? Tehát kijavítani a neurális hálózat. Nevezetesen, mi „kénytelen teletölteni” a kimeneti réteg a pár (1, 0), ha a kutya vagy a (0, 1), ha egy macska, és ott van valami mágikus (annak érdekében, hogy megértsék azt, amire szükség van, hogy van némi ismerete a matematika), melynek hatására a neurális hálózat terjeszthető tömeg kapcsolatok. A leggyakoribb módja ennek mágia - az úgynevezett „Eljárás vissza szaporítás”, de vannak mások is.
Miután több különböző kép, mi forog azonos, a súlya a neuronok közötti kapcsolatok épült oly módon, hogy ez jó lesz megkülönböztetni macskák kutyák.