оптовые цветы саратов, экспресс букет 24 саратов официальный сайт

    Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Модели нейронных сетей 2


В этой модели персептрона должен быть хотя бы один скрытый слой. Присутствие нескольких таких слоев оправдано лишь в случае использования нелинейных функций активации.

Пример двухслойного персептрона представлен на рис. 11.4.

Модели нейронных сетей 2

Сеть, изображенная на рисунке, имеет n входов. На них поступают сигналы, идущие далее по синапсам на 3 нейрона, которые образуют первый слой. Выходные сигналы первого слоя передаются двум нейронам второго слоя. Последние, в свою очередь, выдают два выходных сигнала.

Метод обратного распространения ошибки (Back propagation, backprop) - алгоритм обучения многослойных персептронов, основанный на вычислении градиента функции ошибок. В процессе обучения веса нейронов каждого слоя нейросети корректируются с учетом сигналов, поступивших с предыдущего слоя, и невязки каждого слоя, которая вычисляется рекурсивно в обратном направлении от последнего слоя к первому.

Другие модели нейронных сетей будут рассмотрены в следующей лекции.