Объяснение многослойных нейросетей простыми словами.

Напишите статью о Нейронные Сети на Понятном Языке | Многослойные Нейросети | #5
на русском языке


Опубликовано

в

от

Метки:

Комментарии

11 комментариев на ««Объяснение многослойных нейросетей простыми словами.»»

  1. Аватар пользователя anton sheva

    Получилось. Спасибо автору. Сетка (3+6+6+3 слоя) заработала, буду двигаться дальше. Самое доступное и понятное объяснение обратного распространения ошибки без всяких заумных формул; но все же считаю — необходимо немного углубиться в производные и вспомнить школьный курс алгебры, для дальнейшего изучения НС.
    Реализовал на С++ — пришлось набросать аналог numpy (использовал многострочные #define с параметрами — довольно удобно).
    Добавил сигмоид — работает более точно, но надо подбирать альфу и сам сигмоид, т.к. может просто выдавать белеберду. Так же, оказалось, что на входы не желательно давать 0: надо хотя бы 0.01; у меня четко работает -1 вместо нуля, но это связано с моим сигмоидом.
    Всем Удачи.
    Автору — респект.

  2. Аватар пользователя Aleksandr Azimut

    Это я удачно зашёл!

  3. Аватар пользователя Александр Пристенский

    я правильно понял, что на практике np.dot(тут скаляр то есть число, тут 1D массив он же вектор) перемножает дельту следуюего слоя (скаляр) на вектор весов (массив) между текущим и следующим слоем — всё так просто прям?!

  4. Аватар пользователя Александр Пристенский

    у тебя лучшее понятное объяснение обратного распространения ошибки (как считать практически) какое только может быть!!!
    правда без подробного объяснения (теории) почему это так, ну там с дифференцированием сложной функции и т.д., но для новичков это даже к лучшему!

  5. Аватар пользователя Tom Tiurin

    Спасибо за видео!

  6. Аватар пользователя Георгий Яковлев

    Хочу написать общий алгоритм для нейросетей, проблема возникает при расчёте weight_delta, не могу уловить принцип расчета каждого элемента. В первом случае, мы умножаем катый элемент слоя, во втором случае уже житый. В общем случае очевидно потребуется задействовать оба индекса, но я как-то не улавливаю по какому принципу мы берем один индекс в одном случае, а другой индекс соответственно в следующем

  7. Аватар пользователя Дима Шмицкий

    Для чего альфа коэфициент?

  8. Аватар пользователя Дима Шмицкий

    А если задонатим то вообще счасть тазик и маленькая тележка и трудолюбие +100500)

  9. Аватар пользователя Ushid

    Нечего сказать, просто во👍

  10. Аватар пользователя ockuepie

    Эх, надо будет тебе ещё шапку сделать

  11. Аватар пользователя Марина Волочай

    На выходе получается, как во втором столбике . Да?

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *