podstawy sieci neuronowych
Perceptron jest jednowarstwową siecią neuronową, a wielowarstwową perceptron nazywa się sieciami neuronowymi.
Perceptron jest klasyfikatorem liniowym (binarnym). Jest również używany w nauczaniu nadzorowanym. Pomaga sklasyfikować dane wejściowe. Ale jak to działa ?
normalna sieć neuronowa wygląda tak jak wszyscy wiemy
Pobierz tę książkę 👇
Introduction to Machine Learning with Python: a Guide for Data Scientists
to bardzo mi pomogło. 🙌 👍
jak widać ma wiele warstw.
perceptron składa się z 4 części.
- wartości wejściowe lub jedna warstwa wejściowa
- wagi i odchylenia
- suma netto
- funkcja aktywacji
FYI: Sieci neuronowe działają tak samo jak perceptron. Jeśli chcecie wiedzieć, jak działa sieć neuronowa, dowiedzcie się, jak działa perceptron.
ale jak to działa?
perceptron działa na tych prostych krokach
a. wszystkie wejścia x są mnożone przez ich wagi w. nazwijmy to k.
b. Dodaj wszystkie pomnożone wartości i nazwij je sumą ważoną.
c. zastosuj tę ważoną sumę do prawidłowej funkcji aktywacji.
Na Przykład: Funkcja Aktywacji Kroku Jednostkowego.
