základy neuronových sítí
perceptron je jednovrstvá neuronová síť a vícevrstvý perceptron se nazývá neuronové sítě.
Perceptron je lineární klasifikátor (binární). Používá se také při učení pod dohledem. Pomáhá klasifikovat zadaná vstupní data. Ale jak to sakra funguje ?
normální neuronové sítě vypadá to, jak všichni víme
Získat tuto knihu 👇
Úvod do Strojového Učení s Python: Průvodce pro Datové Vědci
To mi hodně pomohlo. 🙌 👍
jak vidíte, má více vrstev.
perceptron se skládá ze 4 částí.
- Vstupní hodnoty, nebo Jedna vstupní vrstva
- Závaží a Zkreslení
- Čistý součet
- Aktivace Funkce
FYI: Neuronové sítě fungují stejně jako perceptron. Pokud tedy chcete vědět, jak funguje neuronová síť, zjistěte, jak funguje perceptron.
Ale jak to funguje?
perceptron funguje na tyto jednoduché kroky
. Všechny vstupy x se násobí jejich váhy w. Řekněme, že k.
b. Přidejte všechny násobené hodnoty a zavolejte jim Vážený součet.
c. Platí, že vážený součet pro správnou Aktivaci Funkce.
Například: Funkce Aktivace Jednotkového Kroku.
