Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo" - página 2

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Реter Konow:
El artículo, segunda parte, es "cómo funciona una neurona artificial". Corrígeme si me equivoco.

1. Una neurona consta de varias funciones:
1. La primera multiplica el valor de entrada por un coeficiente de peso.
2. El segundo suma los productos obtenidos.

A juzgar por el artículo - esta implementación particular de la neurona contiene lo siguiente:

1. Pesos para todas las neuronas que se incluyen en esta neurona.

2. 2. Suma de los pesos utilizando la suma ponderada.

3. Función de actualización - que ya produce el valor final de esta neurona en particular.


Aunque el código no compila, está escrito con bastante claridad. Ver la clase neurona para más detalles.

 
De acuerdo. ¿Función de activación de la neurona? Es decir, ¿una función para llevarla a un rango entre 0 y 1, o entre -1 y 1?
 
Реter Konow:
De acuerdo. ¿Función de activación de la neurona? Es decir, ¿una función para llevarla al rango entre 0 y 1, o entre -1 y 1?

Sí, eso es correcto. el autor allí dio los nombres de los más utilizados en wikipedia o en línea se puede leer más sobre ellos.

Yo también estoy interesado en este tema, más tarde también voy a cavar más en detalle como el tiempo lo permite).

 
sólo la señal de entrada debe estar también en este intervalo. Me refiero por señal de entrada - exactamente la señal de entrada a la neurona, no a la función en discusión.
 
Andrey Azatskiy:

Sí, así es.

DE ACUERDO. Está claro de dónde procede el valor de entrada a la neurona: de la matriz de datos o de la capa anterior de neuronas.
Pero, ¿de dónde viene el coeficiente de peso por el que se multiplica el valor de entrada?
 
Parece que los coeficientes de peso, por los que se multiplican los valores de entrada de las neuronas, surgen como resultado del "entrenamiento" de la red. Es decir, al principio no existen y luego aparecen. Pero todavía no está claro cómo.
 
Реter Konow:
Parece que los coeficientes de peso, por los que se multiplican los valores de entrada de las neuronas, surgen como resultado del "entrenamiento" de la red. Es decir, al principio no existen y luego aparecen. Pero cómo exactamente - no está claro todavía.

Yo, como tú, no he utilizado neuronas antes, pero después de leer el artículo y mirar el código cuidadosamente, todas estas preguntas han desaparecido.
El valor de peso inicial para las neuronas se establece al azar o de un archivo donde se guardó antes. Más adelante en el proceso de aprendizaje, basándose en el error del valor objetivo y el valor a la salida de la neurona más reciente, se recalculan todos los pesos. El recálculo de los pesos en sí se realiza en cada neurona de forma independiente (ver la parte del artículo donde se describe la neurona y ver el código de la neurona en sí).

 
Andrey Azatskiy:

Yo, como tú, no he usado neuronas antes, pero después de leer el artículo y revisar el código detenidamente, todas esas dudas desaparecieron.
El valor inicial del peso de las neuronas se establece al azar o a partir de un archivo donde se guardó anteriormente. Más adelante en el proceso de aprendizaje, basándose en el error del valor objetivo y el valor a la salida de la neurona más reciente, se recalculan todos los pesos. El recálculo de los pesos en sí se hace en cada neurona independientemente (mira la parte del artículo donde se describe la neurona y ve el código de la neurona en sí).

Aprendo material más fácilmente del diálogo con gente entendida. 10 veces más rápido que de los artículos)).

Gracias por la aclaración.
 
Реter Konow:
El artículo es interesante. Puede explicar "en los dedos":

1. ¿Qué es una neurona por dentro?
2. ¿Qué es un haz neuronal? (Es decir, una conexión entre dos neuronas: una neurona de capa 1 y una neurona de capa 2).

Estas son las preguntas que no entendí del artículo hasta el final.

Gracias.
Retag Konow:
El artículo, la segunda parte es "cómo funciona una neurona artificial". Corrígeme si me equivoco.

Una neurona consta de varias funciones:
1. La primera multiplica el valor de entrada por un coeficiente de peso.
2. El segundo suma los productos obtenidos.
3. El tercero calcula el valor resultante en la función de activación.

Entiendo las palabras, pero no el significado.

Buenas noches, Peter.
La neurona interior consta de 2 funciones:
1. En primer lugar, calculamos la suma de todas las señales entrantes teniendo en cuenta sus coeficientes de ponderación. Es decir, tomamos el valor en cada entrada de la neurona y lo multiplicamos por el factor de ponderación correspondiente. Y sumamos los valores de los productos obtenidos.


Así, obtenemos un valor determinado que se introduce en la entrada de la función de activación.

2. La función de activación convierte la suma obtenida en una señal de salida normalizada. Puede ser una simple función lógica o diversas funciones sigmoidales. Estas últimas están más extendidas, ya que presentan una transición más suave del cambio de estado.

La comunicación entre neuronas se organiza como una transferencia directa del valor de salida de una neurona a la entrada de una neurona posterior. En este caso, en referencia al punto 1, el valor de entrada de una neurona se tiene en cuenta en función de su coeficiente de peso.

 
Andrey Azatskiy:
otra pregunta ¿qué es neurotNam - el método de creación de neuronas en una capa ? no se declara en ninguna parte y la lógica de por qué el valor inicial de una neurona es igual al resto de la división por 3 menos 1 no está clara ?

Los errores en el código han sido corregidos y el archivo en el artículo ha sido reemplazado.
La línea especificada asigna los datos iniciales del valor de salida de la neurona y puede ser reemplazada por una constante. Este valor se modificará en el primer recálculo directo del valor de la red neuronal.

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