Базовое введение в нейронные сети и их компоненты
Эта статья является частью серии Повторное руководство по нейронной сети.
Его индекс можно найти здесь:
https://medium.com/@prakhar.verma7/refresher-guide-on-neural-networks-438c678df575
Нейронная сеть?
Обычно нейронные сети (или, точнее, ИНС) вводятся по аналогии с человеческим мозгом, но я думаю, что это сложно понять, поэтому я предлагаю думать об этом как о функции между вводом и выводом с многочисленными промежуточными блоками, называемыми нейронами, которые помощь в получении вывода.
Компоненты нейронной сети
Типичная нейронная сеть состоит из следующих компонентов:
- Входной слой
- Скрытый слой (и)
- Выходной слой
- Вес
- Предубеждения
- Функция активации
Ниже приведен пример простой нейронной сети.
Подробная информация о вышеуказанной сети:
- Всего слоев: 2 (обычно входной слой не учитывается)
- Нейроны входного слоя: 4
- Нейроны скрытого слоя: 5
- Выходные нейроны: 3
- Общий вес: 35
- Всего систематических ошибок: 8
Расчет веса
Общий вес = нейроны входного слоя * нейроны скрытого слоя + нейроны скрытого слоя * нейрон выходного слоя
В приведенном выше примере
общий вес = 4 * 5 + 5 * 3 = 35.
Расчет систематических ошибок
Поскольку с каждым нейроном связано смещение.
Всего смещений = Общее количество нейронов в слое (кроме нейронов входного слоя)
В приведенном выше примере
Всего систематических ошибок = 5 + 3 = 8.
Код
Примечание. Выше мы инициализируем веса и смещения с помощью (гауссовского) распределения среднего 0 и дисперсии 1. Мы коснемся «Инициализации веса» в следующих статьях.
Вывод
Это было базовое введение в нейронные сети и их компоненты.
Мы создали простую нейронную сеть на Python.
Далее я напишу о том, как обучаются нейронные сети, поэтому подписывайтесь на меня на Medium и следите за индексной страницей, которую можно найти здесь:
