Искусственные нейронные сети

Что такое модель AlexNet?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 7073


  
@ | Обновлено Right Now


Искусственные нейронные сети вдохновлены человеческим мозгом.

Они состоят из «нейронов».

Эти нейроны сгруппированы в разные слои, которые включают входной слой, скрытые слои и выходной слой. Они могут «стрелять» в другие нейроны и получать коллективный вклад от других нейронов.

Каждый нейронный слой захватывает различные типы функций.

Более ранние слои нейронов захватывают простые функции. Например, простые линии, края и т. Д. С другой стороны, более поздние слои фиксируют сложные элементы - например, голову человека, кошку и т. Д.

Нейроны стреляют в другие нейроны, что определяется их весовыми значениями.

Нейрон решает, где стрелять, основываясь на его весовых значениях. Например, нулевой вес заставит его не стрелять в тот нейрон, с которым он соединяется. С другой стороны, значение веса 10, отправит сильный сигнал к этому нейрону.

Во время тренировки корректируются весовые связи каждого нейрона, что позволяет нейронной сети в целом учиться на данных.

Когда обучение нейронной сети завершено, весовые соединения нейронной сети имеют оптимальные значения, чтобы она могла делать прогнозы на основе невидимых данных.

Существуют разные типы искусственных нейронных сетей.

Это разные типы нейронных сетей: У вас есть нейронные сети с прямой связью (изображение ниже), б. сверточные нейронные сети (лучше всего подходят для данных изображений) и c. рекуррентные нейронные сети (лучше всего для данных временных рядов).

Изображение: прямая нейронная сеть с двумя скрытыми слоями и выходным слоем с одним нейроном.

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.