Обсуждение статьи "Нейронная сеть на практике: Зарисовка нейрона"
Опубликована новая статья Нейронная сеть на практике: зарисовка нейрона:
Автор: Даниэль Хосе
Отличная статья, поздравляю с дидактическим подходом. С нетерпением жду следующих!
Спасибо за содержание.
Следующие, связанные с нейронными сетями, будут еще лучше. И намного веселее. Это я могу гарантировать. 😁👍 Поскольку цель - показать, как нейронные сети работают под капотом.
Одна деталь: как вы могли заметить. Я тоже работаю над другим профилем. Поскольку я хочу передать как можно больше своих знаний всем участникам сообщества. Но на самом деле, контент по нейронным сетям создан именно для того, чтобы объяснить, как они на самом деле работают. Спасибо за ваш комментарий. И я надеюсь, что вы получите удовольствие от контента, так же как я получаю удовольствие, показывая вам, как все это работает. 🙂 👍
Маленькая деталь: как вы, возможно, уже заметили, я работаю и по другому профилю. Я хочу передать максимум своих знаний всем членам сообщества. На самом деле, контент на нейронных сетях создан для того, чтобы объяснить их функционирование. Спасибо за ваш комментарий. Я надеюсь, что вы с удовольствием изучите его, так же как я с удовольствием покажу вам, как все это работает. 🙂 👍
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Нейронная сеть на практике: Зарисовка нейрона:
В этой статье мы построим базовый нейрон. И хотя с виду он кажется простым, а многие могут посчитать этот код совершенно тривиальным и бессмысленным, я хочу, чтобы вы получили удовольствие, изучая этот простой набросок нейрона. Не бойтесь изменять код, чтобы лучше его понять.
В предыдущей статье Нейронная сеть на практике: Псевдообратная (II), я показал важность и причину, по которой разрабатываются специальные системы вычислений. В данной статье мы начинаем новый этап изучения нейронных сетей. Разработать материал для этого этапа нелегко. Нужно найти способ простого объяснения темы, которая порождает столько путаницы.
И что мы увидим на данном этапе? Здесь я хочу показать вам, как обучается нейронная сеть. До настоящего момента мы рассматривали, как нейронная сеть может установить корреляцию между различными данными. Однако то, что мы видели до сих пор имеет значение, когда у нас уже есть база данных с предварительно отфильтрованной и отобранной информацией и записями, что позволяет нейронной сети найти наилучшее решение для представления этих данных. Но как нейронная сеть может установить корреляцию, если данные не отфильтрованы? Это именно та часть, где многие думают, что нейронная сеть - это интеллектуальная сущность, поскольку они представляют, что она учится отсортировать разные элементы.
Именно из-за этого непонимания людям так трудно объяснить суть вопроса. Часто те, кто стремится разобраться в них, не имеют базовых знаний о том, как отсортировать различные виды информации, даже если эти данные имеют определенную взаимосвязь друг с другом. Это самый запутанный момент для тех, кто не работает с этим. При объяснении слушателю может прийти в голову что-то совершенно не связанное с первоначальным объяснением, и по этой причине он не сможет понять, как нейронная сеть отсортирует информацию.
Автор: Daniel Jose