Що таке нейрон?

Одиночний нейрон

Визначення

Нейрон — це базова одиниця нейронної мережі. Він отримує числові вхідні дані, обробляє їх і передає вихід далі. Кожен вхід має вагу, яка відображає його важливість.

Нейрон працює у чотири основні етапи:

Отримання вхідних даних — приймає кілька значень: $x_1, x_2, x_3, ...$
Застосування ваг — кожен вхід множиться на відповідну вагу $w_1, w_2, w_3, ...$ . Ваги спочатку випадкові, а потім оновлюються під час навчання за допомогою зворотного поширення помилки
Сумування — нейрон обчислює зважену суму: $w_1x_1 + w_2x_2 + \dots$
Активаційна функція — сума передається через функцію, яка формує вихід нейрона, вибрану залежно від завдання.

Примітка

Усі значення (входи, ваги та виходи) є числами з плаваючою комою, зазвичай у діапазоні від -1 до 1. Якщо вихідні дані не відповідають цьому формату, їх необхідно попередньо обробити.

Нейрон як частина нейронної мережі

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

Під час навчання мережа коригує ваги, щоб зменшити помилку між прогнозами та справжніми значеннями. Коли мережа помиляється, ваги оновлюються, щоб майбутні прогнози ставали точнішими.

Завдяки багаторазовим коригуванням мережа вивчає закономірності у даних і стає більш точною.

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 на його вихід.

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 у формуванні 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 створення 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

Одиночний нейрон

Визначення

Нейрон працює у чотири основні етапи:

Отримання вхідних даних — приймає кілька значень: $x_1, x_2, x_3, ...$
Застосування ваг — кожен вхід множиться на відповідну вагу $w_1, w_2, w_3, ...$ . Ваги спочатку випадкові, а потім оновлюються під час навчання за допомогою зворотного поширення помилки
Сумування — нейрон обчислює зважену суму: $w_1x_1 + w_2x_2 + \dots$
Активаційна функція — сума передається через функцію, яка формує вихід нейрона, вибрану залежно від завдання.

Примітка

Нейрон як частина нейронної мережі

Завдяки багаторазовим коригуванням мережа вивчає закономірності у даних і стає більш точною.

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 на його вихід.

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 у формуванні 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 створення 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