Discussão do artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil" - página 2

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Реter Konow:
A segunda parte do artigo é "como funciona um neurônio artificial". Corrija-me se eu estiver errado.

1. Um neurônio consiste em várias funções:
1. A primeira multiplica o valor de entrada por um coeficiente de peso.
2) O segundo soma os produtos obtidos.

A julgar pelo artigo, essa implementação específica do neurônio contém o seguinte:

1. Pesos para todos os neurônios que estão incluídos nesse neurônio.

2. Soma os pesos usando a soma ponderada.

3. função de atualização - que já produz o valor final desse neurônio específico.


Embora o código não seja compilado, ele está escrito de forma bastante clara. Consulte a classe do neurônio para obter detalhes.

 
Certo. Função de ativação do neurônio? Ou seja, uma função para levá-lo a um intervalo entre 0 e 1, ou entre -1 e 1?
 
Реter Konow:
Certo. Função de ativação do neurônio? Ou seja, a função de trazer para o intervalo entre 0 e 1, ou entre -1 e 1?

Sim, é isso mesmo. O autor forneceu os nomes das mais usadas na wikipedia ou on-line, onde você pode ler mais sobre elas.

Também estou interessado nesse tópico e, mais tarde, também entrarei em mais detalhes, se o tempo permitir.)

 
somente o sinal de entrada também deve estar nesse intervalo. Quero dizer com sinal de entrada - exatamente o sinal de entrada para o neurônio, não para a função em discussão.
 
Andrey Azatskiy:

Sim, é isso mesmo.

CERTO. Está claro de onde vem o valor de entrada para o neurônio - da matriz de dados ou da camada anterior de neurônios.
Mas de onde vem o coeficiente de peso, pelo qual o valor de entrada é multiplicado?
 
Parece que os coeficientes de peso, pelos quais os valores de entrada dos neurônios são multiplicados, surgem como resultado do "treinamento" da rede. Ou seja, eles não existem no início e depois aparecem. Mas como exatamente - isso ainda não está claro.
 
Реter Konow:
Parece que os coeficientes de peso, pelos quais os valores de entrada dos neurônios são multiplicados, surgem como resultado do "treinamento" da rede. Ou seja, eles não existem no início e depois aparecem. Mas como exatamente - isso ainda não está claro.

Eu, como você, nunca usei neurônios antes, mas depois de ler o artigo e examinar o código cuidadosamente, todas essas dúvidas desapareceram.
O valor do peso inicial dos neurônios é definido aleatoriamente ou a partir de um arquivo onde foi salvo anteriormente. Mais adiante no processo de aprendizado, com base no erro do valor-alvo e no valor na saída do neurônio mais recente, todos os pesos são recalculados. O recálculo dos pesos em si é realizado em cada neurônio independentemente (consulte a parte do artigo em que o neurônio é descrito e veja o código do próprio neurônio).

 
Andrey Azatskiy:

Eu, assim como você, nunca usei neurônios antes, mas depois de ler o artigo e analisar o código cuidadosamente, todas essas dúvidas desapareceram.
O valor do peso inicial dos neurônios é definido aleatoriamente ou a partir de um arquivo onde foi salvo anteriormente. Mais adiante no processo de aprendizado, com base no erro do valor-alvo e no valor na saída do neurônio mais recente, todos os pesos são recalculados. O recálculo dos pesos em si é feito em cada neurônio independentemente (veja a parte do artigo em que o neurônio é descrito e visualize o código do próprio neurônio).

Aprendo material mais facilmente por meio do diálogo com pessoas experientes. 10 vezes mais rápido do que com artigos)).

Obrigado pelo esclarecimento.
 
Реter Konow:
O artigo é interessante. Você poderia explicar "em seus dedos":

1. O que é um neurônio por dentro?
2. O que é um feixe de neurônios? (Quero dizer, uma conexão entre dois neurônios - um neurônio da camada 1 e um neurônio da camada 2).

Essas são as perguntas que eu não entendi do artigo até o final.

Obrigado.
Retag Konow:
A parte dois do artigo é "como funciona um neurônio artificial". Corrija-me se eu estiver errado.

Um neurônio consiste em várias funções:
1. A primeira multiplica o valor de entrada por um coeficiente de peso.
2) O segundo soma os produtos obtidos.
3. o terceiro calcula o valor resultante na função de ativação.

Eu entendo as palavras, mas não o significado.

Boa noite, Peter.
O neurônio interno consiste em duas funções:
1. Primeiro, calculamos a soma de todos os sinais de entrada levando em conta seus coeficientes de ponderação. Ou seja, pegamos o valor em cada entrada do neurônio e o multiplicamos pelo fator de ponderação correspondente. E somamos os valores dos produtos obtidos.


Assim, obtemos um determinado valor que é alimentado na entrada da função de ativação.

2. A função de ativação converte a soma obtida em um sinal de saída normalizado. Ela pode ser uma função lógica simples ou várias funções sigmoides. As últimas são mais comuns, pois têm uma transição mais suave da mudança de estado.

A comunicação entre os neurônios é organizada como uma transferência direta do valor de saída de um neurônio para a entrada de um neurônio subsequente. Nesse caso, referindo-se ao ponto 1, o valor de entrada de um neurônio é levado em consideração de acordo com seu coeficiente de peso.

 
Andrey Azatskiy:
Outra pergunta: o que é neurotNam - o método de criação de neurônios em uma camada? ele não está declarado em lugar algum e a lógica de por que o valor inicial de um neurônio é igual ao resto da divisão por 3 menos 1 não está clara?

Os erros no código foram corrigidos e o arquivo no artigo foi substituído.
A linha especificada atribui os dados iniciais do valor de saída do neurônio e pode ser substituída por uma constante. Esse valor será alterado no primeiro recálculo direto do valor da rede neural.

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