Digitrode

Из предыдущих статей по нейронным сетям вы узнали о классификации данных с использованием простых нейронных сетей на основе персептрона. Но мы можем значительно повысить производительность персептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также усложняют обучение. В этом материале будут даны основы обучения многослойной нейронной сети.

Предыдущая статья продемонстрировала, что однослойный персептрон просто не может обеспечить производительность, которую мы ожидаем от современной архитектуры нейронных сетей. Система, ограниченная линейно разделяемыми функциями, не сможет аппроксимировать сложные отношения ввода-вывода, которые возникают в реальных сценариях обработки сигналов. Решение представляет собой многослойный персептрон, такой как приведенный далее.

В предыдущей статье мы узнали, зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения. В этой статье вы узнаете о функциях активации, в том числе об ограничениях, связанных с функциями скачкообразной активации, и о том, как функция активации сигмоида может восполнить их в многослойных нейронных сетях.

В предыдущей статье мы узнали, что такое скорость обучения. Это важное понятие для дальнейшего изучения области машинного обучения, чтобы далее разрабатывать и обучать многослойные нейронные сети.

До сих пор мы фокусировались на однослойном персептроне, который состоит из входного слоя и выходного слоя. Как вы, возможно, помните, мы используем термин «однослойный», потому что эта конфигурация включает в себя только один уровень вычислительно активных узлов, то есть узлов, которые изменяют данные путем суммирования, а затем применяют функцию активации. Узлы входного слоя просто распределяют данные.

В предыдущей статье мы рассмотрели основы теории обучения нейронных сетей. В данном материале углубимся в эту теорию дальше и поговорим о скорости обучения.

Как вы уже догадались, скорость обучения влияет на быстроту обучения вашей нейронной сети. Но это еще не все.

В предыдущей статье мы рассмотрели некоторые особенности процесса обучения нейронной сети. В этой статье мы рассмотрим теорию и практику обучения нейронных сетей и рассмотрим концепцию минимизации ошибки.

Целью обучения нейронной сети является предоставление данных, которые позволяют нейронной сети сходиться на надежных математических отношениях между входом и выходом. В предыдущей статье математическое соотношение было простым: если x-компонент точки в трехмерном пространстве меньше нуля, выходное значение равно нулю (что указывает, например, на то, что эта точка данных является «недействительной» и не требует дальнейшего анализа); если компонент x равен или больше нуля, вывод равен единице (что указывает на «действительную» точку данных).

В таких случаях, когда известны математические отношения, вы можете создавать обучающие данные в программе для работы с электронными таблицами. Можно использовать, например, Excel.

В предыдущей статье была представлена простая задача классификации, которую мы рассмотрели с точки зрения нейросетевой обработки сигналов. Математическое соотношение, необходимое для этой задачи, было настолько простым, что мы смогли спроектировать сеть, просто подумав о том, как определенный набор весов позволил бы выходному узлу правильно классифицировать входные данные. Вот такая у нас была сеть:

В предыдущей статье мы узнали, что нейронная сеть состоит из взаимосвязанных узлов, расположенных в слоях. Узлы на входном уровне распределяют данные, а узлы на других уровнях выполняют суммирование, а затем применяют функцию активации. Соединения между этими узлами являются взвешенными, это означает, что каждое соединение умножает переданные данные на скалярное значение.

Обратите внимание, что эта конфигурация называется однослойным персептроном. Да, у него есть два слоя (входной и выходной), но только один слой содержит вычислительные узлы. В этой статье мы рассмотрим функциональность персептрона, используя следующую нейронную сеть.

Нейронные сети являются инструментами обработки сигналов, которые в значительной степени основаны на структуре человеческого мозга. Они обычно связаны с таким понятием как искусственный интеллект (ИИ). Впрочем, термин «искусственный интеллект» неточный и сокращенный. Если вы определяете «интеллект» как способность быстро выполнять численные вычисления, то нейронные сети – это определенно ИИ. Но интеллект, возможно, гораздо больше – это такая вещь, которая проектирует систему, которая быстро выполняет численные вычисления, а затем пишет статью об этом, а потом обдумывает значение слова «интеллект», а затем задается вопросом, почему люди создают нейронные сети и пишут о них статьи.

Кроме того, искусственный интеллект не совсем искусственный. Это очень реальный разум, потому что это математическая система, которая работает в соответствии с интеллектом людей, которые его разработали.

Итак, что такое роботизированная автоматизация процессов? Проще говоря, это использование компьютерных программ в форме программных роботов для стандартизации и автоматизации воспроизводимых бизнес-процессов.

Представьте себе, что робот сидит на компьютере и выполняет те же нажатия клавиш компьютера, что и люди. Хотя для этого не требуются физические роботы, программные роботы, как правило, имитируют деятельность человека, работая с приложениями так же, как это делает обычный человек.