neuroverkkojen perusteet
Perceptron on yksikerroksinen neuroverkko ja monikerroksista perceptronia kutsutaan Neuroverkoiksi.
Perceptron on lineaarinen luokittelija (binäärinen). Sitä käytetään myös ohjatussa oppimisessa. Se auttaa luokittelemaan annetut syöttötiedot. Mutta miten se toimii ?
normaali neuroverkko näyttää tältä kuten me kaikki tiedämme
Get this book 👇
Introduction to Machine Learning with Python: a Guide for Data Scientists
It helped me a lot. 🙌 👍
kuten näette, siinä on useita kerroksia.
perceptron koostuu 4 osasta.
- Tuloarvot tai yksi tulokerros
- painot ja harha
- nettosumma
- Aktivointifunktio
tiedoksesi.: Hermoverkot toimivat samalla tavalla kuin perceptron. Jos haluat tietää, miten neuroverkko toimii, opettele perceptron.
mutta miten se toimii?
perceptron toimii näillä yksinkertaisilla askelmerkeillä
a. kaikki tulot x kerrotaan niiden painoilla w. sanotaan k.
b. Lisää kaikki kerrotut arvot ja soita niitä Painotettu summa.
c. sovelletaan painotettua summaa oikeaan Aktivointifunktioon.
Esimerkiksi: Yksikköaskelaktivointifunktio.
