Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Любая нейронная сеть будет иметь один входной слой и один выходной слой.

И нейронная сеть также будет иметь один или несколько скрытых слоев, которые имитируют типы деятельности, происходящих в человеческом мозге.

Скрытые слои принимают набор взвешенных входных данных и выдают результат с помощью функции активации.

Нейронная сеть, имеющая более одного скрытого слоя, называется глубокой нейронной сетью.

Перцептроны – это самые простые и старые типы нейронных сетей.

Это однослойные нейронные сети, состоящие из входных узлов, подключенных непосредственно к выходному узлу.

Входные слои передают входные значения следующему слою путем умножения на вес и суммирования результатов.

Скрытые слои получают входные данные от других узлов и направляют свои выходные данные на другие узлы.

Скрытые и выходные узлы имеют свойство, называемое смещением bias, которое представляет собой особый тип веса, который применяется к узлу после рассмотрения других входных данных.

И наконец, функция активации определяет, как узел реагирует на свои входные данные.

Функция запускается на сумме входов и смещения, а затем результат передается как выходной.

Функции активации могут принимать различные формы, и их выбор является критическим компонентом успеха нейронной сети.

Сверточные нейронные сети или CNN представляют собой многослойные нейронные сети, которые основываются на работе зрительной коры животных.

CNN полезны в таких приложениях, как обработка изображений, распознавание видео и обработка языка.

Свертка – это математическая операция, в которой функция применяется к другой функции, а результат представляет собой смесь двух функций.

Свертки хороши при обнаружении простых структур на изображении и объединении этих простых функций для создания более сложных функций.

В сверточной сети этот процесс происходит в последовательности слоев, каждый из которых проводит свертку на выходе предыдущего слоя.

CNN являются экспертами в построении сложных функций из менее сложных.

Рекуррентные нейронные сети или RNN являются рекуррентными, потому что они выполняют одну и ту же задачу для каждого элемента последовательности, причем предыдущие выходы питают входы последующих этапов.