I fondamenti delle reti neurali
Perceptron è una rete neurale a singolo strato e un perceptron multistrato è chiamato Reti neurali.
Perceptron è un classificatore lineare (binario). Inoltre, è usato nell’apprendimento supervisionato. Aiuta a classificare i dati di input dati. Ma come diavolo funziona ?
Una normale rete neurale simile a questo, come tutti sappiamo,
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Come puoi vedere ha più livelli.
Il perceptron è composto da 4 parti.
- Valori di input o un livello di input
- Pesi e bias
- Somma netta
- Funzione di attivazione
PER TUA INFORMAZIONE: Le reti Neurali funzionano allo stesso modo del perceptron. Quindi, se vuoi sapere come funziona la rete neurale, impara come funziona perceptron.
Ma come funziona?
Il perceptron lavora su questi semplici passi
un. Tutti gli ingressi x sono moltiplicati con i loro pesi w. Diciamo k.
b. Aggiungi tutti i valori moltiplicati e chiamali Somma ponderata.
c. Applicare quella somma ponderata alla funzione di attivazione corretta.
Per esempio: Funzione di attivazione passo unità.
