Що таке нейрон?

Окремий нейрон

Нейрон — це фундаментальна одиниця нейронної мережі, відповідальна за обробку інформації. Він отримує вхідні дані (будь-які дані, закодовані у вигляді числових значень), обробляє їх і передає результат далі. Кожному входу призначається вага, яка визначає його важливість у розрахунках нейрона.

Роботу кожного нейрона можна розділити на 4 етапи:

Отримання вхідних даних: нейрон приймає декілька входів, які позначаються як $x_1$ , $x_2$ , $x_3$ тощо;
Застосування ваг: кожен вхід множиться на відповідну вагу $w_1$ , $w_2$ , $w_3$ тощо, яка визначає його значущість. Спочатку ці ваги встановлюються випадково, але згодом вони коригуються під час навчання за допомогою методу, який називається зворотне поширення помилки (backpropagation), про який ми поговоримо пізніше;
Сумування: зважені входи підсумовуються ( $w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...$ );
Активаційна функція: ця сума проходить через активаційну функцію, яка перетворює її у вихід нейрона. Вибір активаційної функції залежить від задачі, яку вирішує нейронна мережа.

Примітка

Усі значення (входи, ваги та виходи) — це числа з плаваючою комою, зазвичай у діапазоні від -1 до 1. Якщо початкові дані не мають такого формату, їх необхідно попередньо обробити.

Нейрон як частина нейронної мережі

Вихід нейрона слугує вхідним сигналом для наступного шару нейронів. Цей процес триває через кілька шарів, доки мережа не сформує фінальний результат.

Під час навчання ваги нейрона коригуються таким чином, щоб мінімізувати помилку між значеннями, передбаченими нейронною мережею, і реальними значеннями.

Якщо мережа помиляється, вона оновлює ваги для покращення майбутніх прогнозів.

Поступово вдосконалюючи ці зв'язки, нейронна мережа вивчає закономірності в даних і підвищує точність розв'язання завдань.

1. Що таке функція активації?

2. Що показують ваги нейрона?

3. Що таке алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)?

Що таке функція активації?

Select the correct answer

Функція, яка перетворює суму вхідних сигналів нейрона у вихід нейрона.

Функція, яка нормалізує входи нейрона до діапазону від -1 до 1.

Функція, яка використовується для оновлення ваг у нейронній мережі під час навчання.

Що показують ваги нейрона?

Select the correct answer

Ваги нейрона показують кількість шарів у нейронній мережі.

Ваги нейрона показують загальну кількість нейронів у нейронній мережі.

Ваги нейрона визначають важливість кожного входу для виходу цього нейрона.

Ваги нейрона показують швидкість, з якою навчається нейронна мережа.

Що таке алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)?

Select the correct answer

Це алгоритм для генерації нових даних для навчання нейронної мережі.

Це алгоритм для візуалізації нейронів у нейронній мережі.

Це алгоритм для визначення кількості шарів і нейронів у нейронній мережі.

Це алгоритм для коригування ваг нейронної мережі з метою підвищення її точності.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Awesome!

Completion rate improved to 4

Що таке нейрон?

Свайпніть щоб показати меню

Окремий нейрон

Роботу кожного нейрона можна розділити на 4 етапи:

Отримання вхідних даних: нейрон приймає декілька входів, які позначаються як $x_1$ , $x_2$ , $x_3$ тощо;
Застосування ваг: кожен вхід множиться на відповідну вагу $w_1$ , $w_2$ , $w_3$ тощо, яка визначає його значущість. Спочатку ці ваги встановлюються випадково, але згодом вони коригуються під час навчання за допомогою методу, який називається зворотне поширення помилки (backpropagation), про який ми поговоримо пізніше;
Сумування: зважені входи підсумовуються ( $w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...$ );
Активаційна функція: ця сума проходить через активаційну функцію, яка перетворює її у вихід нейрона. Вибір активаційної функції залежить від задачі, яку вирішує нейронна мережа.

Примітка

Нейрон як частина нейронної мережі

Якщо мережа помиляється, вона оновлює ваги для покращення майбутніх прогнозів.

1. Що таке функція активації?

2. Що показують ваги нейрона?

3. Що таке алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)?

Що таке функція активації?

Select the correct answer

Функція, яка перетворює суму вхідних сигналів нейрона у вихід нейрона.

Функція, яка нормалізує входи нейрона до діапазону від -1 до 1.

Функція, яка використовується для оновлення ваг у нейронній мережі під час навчання.

Що показують ваги нейрона?

Select the correct answer

Ваги нейрона показують кількість шарів у нейронній мережі.

Ваги нейрона показують загальну кількість нейронів у нейронній мережі.

Ваги нейрона визначають важливість кожного входу для виходу цього нейрона.

Ваги нейрона показують швидкість, з якою навчається нейронна мережа.

Що таке алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)?

Select the correct answer

Це алгоритм для генерації нових даних для навчання нейронної мережі.

Це алгоритм для візуалізації нейронів у нейронній мережі.

Це алгоритм для визначення кількості шарів і нейронів у нейронній мережі.

Це алгоритм для коригування ваг нейронної мережі з метою підвищення її точності.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5