fundamentele rețelelor neuronale
Perceptron este o rețea neuronală cu un singur strat și un perceptron cu mai multe straturi se numește rețele neuronale.
Perceptron este un clasificator liniar (binar). De asemenea, este utilizat în învățarea supravegheată. Ajută la clasificarea datelor de intrare date. Dar cum naiba funcționează?
o rețea neuronală normală arată așa cum știm cu toții
Obțineți această carte
introducere în învățarea automată cu Python: Un ghid pentru oamenii de știință de date
m-a ajutat foarte mult.
după cum puteți vedea, are mai multe straturi.
perceptronul este format din 4 părți.
- valori de intrare sau un strat de intrare
- greutăți și părtinire
- sumă netă
- funcția de activare
FYI: Rețelele neuronale funcționează la fel ca perceptronul. Deci, dacă doriți să știți cum funcționează rețeaua neuronală, aflați cum funcționează perceptron.
dar cum funcționează?
perceptron funcționează pe acești pași simpli
a. toate intrările x sunt înmulțite cu greutățile lor w. să-l numim k.
b. Adăugați toate valorile înmulțite și le numim suma ponderată.
c. aplicați suma ponderată la funcția de activare corectă.
De Exemplu: Funcția De Activare A Pasului Unității.
