Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Vad är en neuron? | Konceptet med Neurala Nätverk
Introduktion till neurala nätverk

bookVad är en neuron?

Enskild Neuron

En neuron är den grundläggande enheten i ett neuralt nätverk, ansvarig för informationsbearbetning. Den tar emot indata (vilken data som helst kodad som numeriska värden), bearbetar den och skickar resultatet vidare. Varje indata tilldelas en vikt, som avgör dess betydelse i neuronens beräkning.

Hur varje neuron fungerar kan delas upp i 4 steg:

  1. Mottagning av indata: en neuron tar emot flera indata, representerade som x1x_1, x2x_2, x3x_3, etc;
  2. Tillämpning av vikter: varje indata multipliceras med en motsvarande vikt w1w_1, w2w_2, w3w_3, etc., vilket definierar dess betydelse. Inledningsvis sätts dessa vikter slumpmässigt, men de justeras senare under träningen med en metod som kallas backpropagation, som vi kommer att gå igenom senare;
  3. Summering: de viktade indatan summeras (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Aktiveringsfunktion: denna summa skickas genom en aktiveringsfunktion, som omvandlar den till neuronens utdata. Valet av aktiveringsfunktion beror på vilket problem det neurala nätverket försöker lösa.
Note
Notering

Alla värden (indata, vikter och utdata) är flyttal, vanligtvis inom intervallet -1 till 1. Om den ursprungliga datan inte är i detta format måste den förbehandlas.

Neuron som del av ett neuralt nätverk

Neuronens utdata fungerar som indata för nästa lager av neuroner. Denna process fortsätter genom flera lager tills nätverket producerar ett slutgiltigt resultat.

Under inlärningsprocessen justeras neuronens vikter på ett sådant sätt att felet minimeras mellan de värden som det neurala nätverket förutspår och de verkliga värdena.

Om nätverket gör ett misstag uppdateras vikterna för att förbättra framtida förutsägelser.

Genom att förfina dessa kopplingar över tid lär sig det neurala nätverket mönster i data och förbättrar sin noggrannhet i att lösa uppgifter.

1. Vad är en aktiveringsfunktion?

2. Vad visar vikterna hos en neuron?

3. Vad är backpropagation-algoritmen?

question mark

Vad är en aktiveringsfunktion?

Select the correct answer

question mark

Vad visar vikterna hos en neuron?

Select the correct answer

question mark

Vad är backpropagation-algoritmen?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 5

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookVad är en neuron?

Svep för att visa menyn

Enskild Neuron

En neuron är den grundläggande enheten i ett neuralt nätverk, ansvarig för informationsbearbetning. Den tar emot indata (vilken data som helst kodad som numeriska värden), bearbetar den och skickar resultatet vidare. Varje indata tilldelas en vikt, som avgör dess betydelse i neuronens beräkning.

Hur varje neuron fungerar kan delas upp i 4 steg:

  1. Mottagning av indata: en neuron tar emot flera indata, representerade som x1x_1, x2x_2, x3x_3, etc;
  2. Tillämpning av vikter: varje indata multipliceras med en motsvarande vikt w1w_1, w2w_2, w3w_3, etc., vilket definierar dess betydelse. Inledningsvis sätts dessa vikter slumpmässigt, men de justeras senare under träningen med en metod som kallas backpropagation, som vi kommer att gå igenom senare;
  3. Summering: de viktade indatan summeras (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Aktiveringsfunktion: denna summa skickas genom en aktiveringsfunktion, som omvandlar den till neuronens utdata. Valet av aktiveringsfunktion beror på vilket problem det neurala nätverket försöker lösa.
Note
Notering

Alla värden (indata, vikter och utdata) är flyttal, vanligtvis inom intervallet -1 till 1. Om den ursprungliga datan inte är i detta format måste den förbehandlas.

Neuron som del av ett neuralt nätverk

Neuronens utdata fungerar som indata för nästa lager av neuroner. Denna process fortsätter genom flera lager tills nätverket producerar ett slutgiltigt resultat.

Under inlärningsprocessen justeras neuronens vikter på ett sådant sätt att felet minimeras mellan de värden som det neurala nätverket förutspår och de verkliga värdena.

Om nätverket gör ett misstag uppdateras vikterna för att förbättra framtida förutsägelser.

Genom att förfina dessa kopplingar över tid lär sig det neurala nätverket mönster i data och förbättrar sin noggrannhet i att lösa uppgifter.

1. Vad är en aktiveringsfunktion?

2. Vad visar vikterna hos en neuron?

3. Vad är backpropagation-algoritmen?

question mark

Vad är en aktiveringsfunktion?

Select the correct answer

question mark

Vad visar vikterna hos en neuron?

Select the correct answer

question mark

Vad är backpropagation-algoritmen?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 5
some-alt