Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Mikä on neuroni? | Neuroverkon Käsite
Johdatus neuroverkkoihin

bookMikä on neuroni?

Yksittäinen neuroni

Neuroni on neuroverkon perusyksikkö, joka vastaa tiedon käsittelystä. Se vastaanottaa syötedataa (mitä tahansa numeerisina arvoina koodattua dataa), käsittelee sen ja välittää tuloksen eteenpäin. Jokaiselle syötteelle annetaan painokerroin, joka määrittää sen merkityksen neuronin laskennassa.

Jokaisen neuronin toiminta voidaan jakaa neljään vaiheeseen:

  1. Syötteen vastaanotto: neuroni ottaa vastaan useita syötteitä, jotka merkitään x1x_1, x2x_2, x3x_3 jne.;
  2. Painojen soveltaminen: jokainen syöte kerrotaan vastaavalla painokertoimella w1w_1, w2w_2, w3w_3 jne., joka määrittää sen merkityksen. Aluksi nämä painot asetetaan satunnaisesti, mutta niitä muokataan myöhemmin koulutuksen aikana menetelmällä nimeltä takaisinkytkentä (backpropagation), johon palaamme myöhemmin;
  3. Yhteenlasku: painotetut syötteet lasketaan yhteen (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Aktivointifunktio: tämä summa syötetään aktivointifunktion läpi, joka muuntaa sen neuronin ulostuloksi. Aktivointifunktion valinta riippuu ongelmasta, jonka neuroverkko pyrkii ratkaisemaan.
Note
Huomio

Kaikki arvot (syötteet, painot ja ulostulot) ovat liukulukuja, jotka yleensä vaihtelevat -1:n ja 1:n välillä. Jos alkuperäinen data ei ole tässä muodossa, se täytyy esikäsitellä.

Neuroni osana neuroverkkoa

Neuronin lähtöarvo toimii seuraavan neuronikerroksen syötteenä. Tämä prosessi jatkuu useiden kerrosten läpi, kunnes verkko tuottaa lopullisen tuloksen.

Oppimisprosessin aikana neuronin painoja säädetään siten, että virhe neuroverkon ennustamien arvojen ja todellisten arvojen välillä pienenee.

Jos verkko tekee virheen, se päivittää painot parantaakseen tulevia ennusteita.

Tarkentamalla näitä yhteyksiä ajan myötä neuroverkko oppii tunnistamaan datan rakenteita ja parantaa tarkkuuttaan tehtävien ratkaisemisessa.

1. Mikä on aktivointifunktio?

2. Mitä neuronin painot osoittavat?

3. Mikä on takaisinkytkentäalgoritmi (backpropagation)?

question mark

Mikä on aktivointifunktio?

Select the correct answer

question mark

Mitä neuronin painot osoittavat?

Select the correct answer

question mark

Mikä on takaisinkytkentäalgoritmi (backpropagation)?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 5

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookMikä on neuroni?

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Yksittäinen neuroni

Neuroni on neuroverkon perusyksikkö, joka vastaa tiedon käsittelystä. Se vastaanottaa syötedataa (mitä tahansa numeerisina arvoina koodattua dataa), käsittelee sen ja välittää tuloksen eteenpäin. Jokaiselle syötteelle annetaan painokerroin, joka määrittää sen merkityksen neuronin laskennassa.

Jokaisen neuronin toiminta voidaan jakaa neljään vaiheeseen:

  1. Syötteen vastaanotto: neuroni ottaa vastaan useita syötteitä, jotka merkitään x1x_1, x2x_2, x3x_3 jne.;
  2. Painojen soveltaminen: jokainen syöte kerrotaan vastaavalla painokertoimella w1w_1, w2w_2, w3w_3 jne., joka määrittää sen merkityksen. Aluksi nämä painot asetetaan satunnaisesti, mutta niitä muokataan myöhemmin koulutuksen aikana menetelmällä nimeltä takaisinkytkentä (backpropagation), johon palaamme myöhemmin;
  3. Yhteenlasku: painotetut syötteet lasketaan yhteen (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Aktivointifunktio: tämä summa syötetään aktivointifunktion läpi, joka muuntaa sen neuronin ulostuloksi. Aktivointifunktion valinta riippuu ongelmasta, jonka neuroverkko pyrkii ratkaisemaan.
Note
Huomio

Kaikki arvot (syötteet, painot ja ulostulot) ovat liukulukuja, jotka yleensä vaihtelevat -1:n ja 1:n välillä. Jos alkuperäinen data ei ole tässä muodossa, se täytyy esikäsitellä.

Neuroni osana neuroverkkoa

Neuronin lähtöarvo toimii seuraavan neuronikerroksen syötteenä. Tämä prosessi jatkuu useiden kerrosten läpi, kunnes verkko tuottaa lopullisen tuloksen.

Oppimisprosessin aikana neuronin painoja säädetään siten, että virhe neuroverkon ennustamien arvojen ja todellisten arvojen välillä pienenee.

Jos verkko tekee virheen, se päivittää painot parantaakseen tulevia ennusteita.

Tarkentamalla näitä yhteyksiä ajan myötä neuroverkko oppii tunnistamaan datan rakenteita ja parantaa tarkkuuttaan tehtävien ratkaisemisessa.

1. Mikä on aktivointifunktio?

2. Mitä neuronin painot osoittavat?

3. Mikä on takaisinkytkentäalgoritmi (backpropagation)?

question mark

Mikä on aktivointifunktio?

Select the correct answer

question mark

Mitä neuronin painot osoittavat?

Select the correct answer

question mark

Mikä on takaisinkytkentäalgoritmi (backpropagation)?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 5
some-alt