Рубрика «Исследования и прогнозы в IT» - 78

Всем привет. В этот раз мы попытаемся разобраться с нейронными сетями без биологии и за 1 день.

Зачем они нужны?

Для того чтобы понять зачем нужны нейронные сети, нужно разобраться с тем, что они из себя представляют.

Искусственные нейронные сети — это совокупность искусственных нейронов, которые выполняют роль сумматоров.

Искусственные нейронные сети нужны для решения сложных задач, например: прогнозирование, распознавание образов. Так же они применяются в области машинного обучения и искусственного интеллекта, вы можете встраивать их в свои игры.

Главная особенность нейронных сетей — они способны обучаться.

Искусственный нейрон

Перед тем как переходить к строению нейронных сетей, нужно разобраться с их единицей — нейронами.

За входы обозначены x1, x2. На них поступают данные, либо в вещественном виде, либо в целом. Очень часто приходится проводить нормализацию входных данных. Для этого достаточно:
Количество входов зависит от задачи.

Так же мы имеем веса: w1, w2. В них и заключается суть нейронных сетей, через них проходит обучение. О нём чуть позднее.

Перед началом обработки данных, входы умножаются на соответствующие им веса. Т.е x1 * w1, x2 * w2. Далее результаты произведений поступают на нейрон и суммируются. (x1 * w1) + (x2 * w2)

Например: x1 = 1; x2 = 3; w1 = 0; w2 = -1;
(1 * 0) + (3 * (-1) ) = -3

Читать полностью »