Нейронная сеть с прямой связью
-
Основы нейронных сетей прямого действия
- Нейронные сети прямого действия (FNN) — это вычислительные модели, которые имитируют биологические нейронные сети.
- Они состоят из множества связанных нейронов, каждый из которых имеет входные и выходные соединения.
- Нейроны могут быть организованы в слои, где каждый слой имеет свои собственные веса.
-
Обучение и функции активации
- Обучение FNN происходит путем изменения весов на основе ошибок в выходных данных.
- Используются функции активации, такие как сигмоиды и гиперболический тангенс.
- В последние годы все чаще используется функция ReLU для преодоления проблем с сигмоидами.
-
История и развитие
- Линейные нейронные сети использовались для решения задач регрессии более двух столетий.
- Персептрон с пороговой функцией активации может аппроксимировать непрерывные функции.
- Многослойные персептроны (MLP) способны различать данные, которые не могут быть разделены линейно.
-
Математические основы и обучение
- Обучение FNN включает в себя изменение весов на основе градиентного спуска.
- Производные от ошибки используются для корректировки весов.
- Анализ изменения весов скрытых слоев сложнее, но также основан на производных от функции активации.
-
История и примеры
- Линейные сети являются простейшим видом FNN, состоящим из одного слоя выходных узлов.
- Персептроны могут быть обучены с помощью дельта-правила.
- MLP — это современная искусственная нейронная сеть с нелинейной функцией активации.
-
Рекомендации и внешние ссылки
- Статья содержит учебное пособие и примеры для лучшего понимания FNN.