Обсуждение статьи "Нейросети - это просто" - страница 2

Новый комментарий
 
Реter Konow:
Статья, часть вторая - "как устроен искусственный нейрон". Поправьте, если ошибаюсь.

1. Нейрон состоит из нескольких функций:
     
     1. Первая умножает входное значение на весовой коффициент.
      2. Вторая суммирует полученные произведения.

Судя из статьи - данная конкретная реализация нейрона содержит слудеющее:

1. Веса для всех нейронов что входят в данный.

2. Суммирует веса с использованием взвешанной суммы.

3. Актуализирующая функция - которая уже выдает итоговое значение данного конкретного нейрона. 


Хоть код и не компилится, но написан довольно понятно. Смотрите подробнее класс нейрона.  

 
Ок. Функция активации Нейрона? То есть, функция приведения к диапазону между 0 и 1, или между -1 и 1?
 
Реter Konow:
Ок. Функция активации Нейрона? То есть, функция приведения к диапазону между 0 и 1, или между -1 и 1?

Да верно. автор там дал наименование наиболее часто используемых в википедии или длаее в сети про них поподробнее почитать можно.

Я тоже сам заинтересовался этой темой, позднее тоже покопаюсь подробнее как время будет)

 
только входной сигнал тоже в данном интервале должен быть. Имею ввиду под входным сигналом - именно входной сигнал в нейрон, а не в обсуждаемую функцию.
 
Andrey Azatskiy:

Да верно.

Ок. Входное в нейрон значение, понятно откуда берется, - из массива данных, или из предыдущего слоя нейронов.
 А откуда берется весовой коффициент, на который умножается входное значение?
 
Вроде, весовые коффициенты, на которые умножаются входные значения нейронов возникают в следствии "обучения" сети. То есть, их сначала нет, а потом они появляются. Но, как конкретно - пока не ясно.
 
Реter Konow:
Вроде, весовые коффициенты, на которые умножаются входные значения нейронов возникают в следствии "обучения" сети. То есть, их сначала нет, а потом они появляются. Но, как конкретно - пока не ясно.

В статье все написано же) Я как и Вы не использовал ранее нейронки, но прочитав статью и просмотрев внимательно код, все подобные вопросы отпали.
Изначальное значение веса для нейронов - задается рандомно или же из файла куда прежде было сохранено. Далее в процессе обучения исходя из ошибки целевого значения и значения на выходе из самого последнего нейрона пересчитываются все веса. Сам пересчет весов идет в каждом из нейронов самостоятельно (посмотрите часть статьи где идет описание нейрона и просмотрите код самого нейрона).

 
Andrey Azatskiy:

В статье все написано же) Я как и Вы не использовал ранее нейронки, но прочитав статью и просмотрев внимательно код, все подобные вопросы отпали.
Изначальное значение веса для нейронов - задается рандомно или же из файла куда прежде было сохранено. Далее в процессе обучения исходя из ошибки целевого значения и значения на выходе из самого последнего нейрона пересчитываются все веса. Сам пересчет весов идет в каждом из нейронов самостоятельно (посмотрите часть статьи где идет описание нейрона и просмотрите код самого нейрона).

Я легче усваиваю материал из диалога со знающими людьми. В 10 раз быстрее, чем из статей.))

Спасибо за пояснения.
 
Реter Konow:
Статья интересная. Можете обьяснить "на пальцах":

1. Что есть нейрон внутри? 
2. Что есть связка нейронов? (В смысле, связка между двумя нейронами - нейроном слоя 1 и нейроном слоя 2).

Именно эти вопросы я до конца из статьи не понял. 

Спасибо.
Реter Konow:
Статья, часть вторая - "как устроен искусственный нейрон". Поправьте, если ошибаюсь.

Нейрон состоит из нескольких функций:
     
     1. Первая умножает входное значение на весовой коффициент.
      2. Вторая суммирует полученные произведения.
      3. Третья вычисляет результирующее значение в функции активации. 

Слова понимаю, а смысла - нет.

Добрый вечер, Петр.
Нейрон внутри состоит из 2-х функций:
1. Сначала вычисляем сумму всех входящих сигналов с учетом их весовых коэффициентов. Т.е. берем значение на каждом входе нейрона и умножаем на соответствующий весовой коэффициент. И складываем значения полученных произведений.


Таким образом получаем некое значение, которое подается на вход функции активации.

2. Функция активации преобразовывает полученную сумму в нормализованный выходной сигнал. Здесь может быть как простая логическая функция, так  и различные сигмовидные функции. Последние получили большее распространение, т.к. имеют более плавный переход изменения состояния.

Связь между нейронами организована в виде прямой передачи выходного значения одного нейрона на вход последующего нейрона. При этом обращаясь к п.1. поступающее на вход нейрона значение учитывается в соответствии с его весовым коэффициентом.

 
Andrey Azatskiy:
еще вопрос что такое neurotNam -  методе создания нейронов в слое ? он не где не объявлен и не ясна логика от чего начальное значение нейрона равняется остатку от деления на 3 минус 1 ? 

Ошибки в коде исправлены и файл в статье заменен.
В указанной строке осуществляется присвоение начальных данных выходного значения нейрона и может быть заменено константой. Данное значение будет изменено при первом же прямом пересчете значения нейронной сети.

123456
Новый комментарий
Причина обращения: