LITMIR.BIZ

Скачать книгу

служат входными данными для следующего слоя, продвигаясь по сети до тех пор, пока не будут получены окончательные прогнозы.

      6. Обратное распространение:

      – Обратное распространение – алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей.

      – Он вычисляет градиенты функции потерь по отношению к весам и смещениям сети.

      – Градиенты указывают направление и величину самого крутого спуска, направляя обновления параметров сети для минимизации потерь.

      – Обратное распространение распространяет градиенты назад по сети, слой за слоем, используя правило цепи исчисления.

      7. Обучение и оптимизация:

      – Обучение нейронной сети включает в себя итеративную настройку ее весов и смещений, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозируемыми и фактическими результатами.

      – Алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, используются для обновления параметров на основе рассчитанных градиентов.

      – Обучение обычно включает в себя подачу в сеть помеченных обучающих данных, сравнение прогнозов с истинными метками и соответствующее обновление параметров.

      Понимание структуры и принципов работы нейронных сетей помогает в разработке и обучении эффективных моделей. Регулируя архитектуру, функции активации и процесс обучения, нейронные сети могут изучать сложные взаимосвязи и делать точные прогнозы по различным задачам.

      Реализация нейронной сети с прямой связью

      Реализация нейронной сети с прямой связью включает в себя перевод концепций и принципов в практическую реализацию кода. В этой главе мы рассмотрим шаги по реализации базовой нейронной сети с прямой связью:

      1. Определите сетевую архитектуру:

      – Определите количество слоев и количество нейронов в каждом слое.

      – Определитесь с функциями активации, которые будут использоваться в каждом слое.

      – Определите входные и выходные размеры в зависимости от поставленной задачи.

      2. Инициализируйте параметры:

      – Инициализируйте веса и смещения для каждого нейрона в сети.

      – Случайная инициализация обычно используется, чтобы нарушить симметрию и избежать застревания в локальных минимумах.

      3. Реализуйте распространение с прямой связью:

      – Передавайте входные данные через слои сети, по одному слою за раз.

      – Для каждого слоя вычислите взвешенную сумму входных данных и примените функцию активации для получения выходных данных слоя.

      – Прямое распространение продолжается до тех пор, пока не будет достигнут выходной уровень, генерируя прогнозы сети.

      4. Определите функцию потерь:

      – Выберите подходящую функцию потерь, которая измеряет расхождение между прогнозируемыми выходными данными и истинными метками.

      – Общие функции потерь включают среднеквадратичную ошибку (MSE) для задач регрессии и потери кросс-энтропии для задач классификации.

      5. Реализуйте обратное распространение:

      – Вычислить

Скачать книгу