Нейронные сети
Нейронные сети — это вычислительная модель, состоящая из взаимосвязанных узлов (нейронов), которая может обучаться выполнению задач на основе данных.
Структура нейронной сети
- Входной слой — получает входные данные
- Скрытые слои — обрабатывают данные
- Выходной слой — выдает результат
- Веса и смещения — параметры, настраиваемые при обучении
Типы нейронных сетей
- Персептрон — простейшая форма нейронной сети
- Многослойный персептрон — несколько скрытых слоев
- CNN — сверточные сети для изображений
- RNN — рекуррентные сети для последовательностей
- LSTM — долгая краткосрочная память
Процесс обучения
- Forward pass — прямое распространение сигнала
- Loss calculation — вычисление ошибки
- Backpropagation — обратное распространение ошибки
- Weight update — обновление весов
Функции активации
- Sigmoid — S-образная функция
- ReLU — Rectified Linear Unit
- Tanh — гиперболический тангенс
- Softmax — для многоклассовой классификации
Применения нейронных сетей
- Распознавание изображений
- Обработка естественного языка
- Распознавание речи
- Рекомендательные системы
- Автономное вождение
FAQ
Сколько слоев нужно в нейронной сети?
Зависит от задачи. Для простых задач достаточно 1-2 скрытых слоев, для сложных может потребоваться десятки или сотни.