Что искусственный нейрон изучил | Разработан искусственный нейрон на C# с нуля.




В этом контенте представлена информация о том, как работает искусственный нейрон в искусственной нейронной сети на примере написания кода на языке программирования C#. Показано, как обучаются нейроны для конвертации миль в километры и валюты по текущему курсу. Также предоставлены ссылки на Telegram канал и группу ВК, где можно получить доступ к исходному коду и стать спонсором. В описании указано время, на которое разделен урок: объяснение работы искусственного нейрона, написание кода на C#, обучение искусственного нейрона без нейронной сети.


Искусственный интеллект – одна из самых актуальных научных областей современности. Одной из основных составляющих искусственного интеллекта являются искусственные нейронные сети, которые моделируют работу нервной системы человека и позволяют компьютерам обучаться и принимать решения на основе больших объемов информации.

В рамках исследования и создания искусственных нейронных сетей разработчикам необходимо изучать принципы их работы, а также разрабатывать алгоритмы, которые позволят сетям эффективно функционировать. Один исследователь решил взять эту задачу на себя и написать искусственный нейрон с нуля на языке программирования C#.

Для начала, разработчик изучил основы функционирования искусственных нейронов в нейронных сетях. Одним из ключевых понятий является понятие «взвешенной суммы», которая вычисляется как сумма произведений входных данных и соответствующих им весовых коэффициентов. Взвешенная сумма передается через активационную функцию, которая определяет выходное значение искусственного нейрона.

Используя полученные знания, разработчик начал создавать класс искусственного нейрона на языке C#. Он объявил несколько переменных, которые будут хранить входные данные, весовые коэффициенты и активационную функцию. Затем был создан метод, который рассчитывает взвешенную сумму и применяет активационную функцию к этому значению, возвращая результат.

Для проверки работы искусственного нейрона, разработчик использовал простой пример – два входных значения, которые являются числами от 0 до 1. Затем он задал случайные значения весовых коэффициентов и выбрал сигмоидальную функцию в качестве активационной функции. После запуска программы, искусственный нейрон выполнял вычисления и выводил результат на экран.

Хотя это всего лишь простой пример, он демонстрирует важность разработки искусственных нейронов в рамках исследований в области искусственного интеллекта. Используя подобные нейроны, разработчики создают более сложные искусственные нейронные сети, которые способны распознавать образы, выполнять прогнозы и принимать решения.

Написание искусственного нейрона на языке C# с нуля является сложным и увлекательным процессом. Оно требует глубокого понимания принципов работы нейронных сетей и умения программировать на соответствующем языке. Но результаты таких исследований являются важными шагами в области искусственного интеллекта и могут быть использованы для разработки более сложных систем и программ.

Таким образом, искусственный нейрон, написанный на C#, демонстрирует, что даже простые модели могут стать ценными инструментами для исследования и разработки искусственного интеллекта. Это изучение позволяет ученым и инженерам разрабатывать все более эффективные и умные системы, которые могут изменить мир в лучшую сторону.


Опубликовано

в

от

Метки:

Комментарии

20 комментариев на ««Что искусственный нейрон изучил | Разработан искусственный нейрон на C# с нуля.»»

  1. Аватар пользователя #SimpleCode

    Cамый лучший способ сказать "спасибо" — поставить лайк и и поделиться уроком с друзьями. Это очень мотивирует создавать полезные уроки =)

    ✅Доступ к исходному коду и спонсорство https://www.patreon.com/SimpleCode

    https://donatepay.ru/don/SimpleCode

    ✅BTC кошелек: 12oYfJnvt76wjJbpvfhM41m6KPz6uz4LD4

  2. Аватар пользователя Деребчинский Станислав

    Качество кода как у школьница

  3. Аватар пользователя Магест Лоил

    Это не совсем то, что я искал, но все равно интересно.

  4. Аватар пользователя Ōto Ai

    Написал получаеца нейронку для определения ориентации человека

  5. Аватар пользователя Саня

    Интересно, но программисты нейронок так не делают, не создают класс нейронов, а просто весь слой представляется в виде матриц и векторов входящие и выходящие значения.

  6. Аватар пользователя Анти Пиксель

    спасибо я сделал свою первую нейро-сеть!

  7. Аватар пользователя Даниил Кварнецов

    как открыть эту консоль

  8. Аватар пользователя Рамир Боголюбов

    Вывод: чтобы принять решение ставить студенту зачёт или нет, преподавателю нужен всего один нейрон 😁

  9. Аватар пользователя О. М.

    Да, прикольно. Студент знает предмет, но не ходил на пары. Преподаватель его в первый раз видит и ставит 2, сообщая последнему, надо было ходить на пары )))) Не удачный пример, а так зачетно. Что в нейросеть нужно вводить еще много параметров. На 22 год сеть просто слаба, она не отвечает требованиям, так игрушка, но мощная. Наблюдается примитивное ее применение на всех стадиях. Программисты слабы в логике и других науках, зато делают ИИ. Как к примеру дурачок, может создать машину умнее себя, он просто не знает вообще что делать. Если бы знал, был бы не дурачком. Тупик развития. Видос зачетный. Прорыв рядом, но люди не видят пока.

  10. Аватар пользователя Alexander Dark

    Очень слабо. Для современных школьников пойдёт.

  11. Аватар пользователя Андрей Рябов

    Спасибо большое. Доступно и понятно. Основа основ. Каждый шаг расписан. Теперь хоть понятно что делать. Остальное дело техники…
    Сколько видосов пересмотрел и только этот помог понять и осознать.
    А то смотришь всех остальных — они кидаются словами, весы, весы, ну крч умножайте на весы,ну тут цифры какие-то поступают и вот выход такой.
    Что сказал? Зачем сказал? Ничего толком не объяснил. Выкинул мне в уши пару терминов -, вход, весы… Сигмоида, выход. Всё.
    Для чего, как, зачем — не понятно.
    Точнее — вроде и понятно, но ничего не понятно.
    А тебе спасибо большое, повторюсь. Самый простой пример, понятный. От которого уже можно отталкиваться. Дальше дело техники, фантазии, ну и логики.

  12. Аватар пользователя Hank Uphill

    Спасибо. Тоже как и многие тут перелопатил целую тьму информации не мог понят что нужно подать на вход.
    Очень ясно, вопросов не остаётся.

    Спасибо!

  13. Аватар пользователя Эполь

    А если не один нейрон, то использовать for и каждый i'тый input, weight и т.п.? А если несколько слоев, то как тогда?

  14. Аватар пользователя Aleksey

    Я прошёл ваши курсы по С# и по С++. В который раз убеждаюсь, что у вас большой преподавательский талант. Лаконичное, максимально ёмкое и понятное объяснение. Интересно и вызывает стойкое желание продолжать изучать тему. Таким и должно быть обучение. Спасибо!

  15. Аватар пользователя Shady24rus

    ёбнврт, самое толковое и понятно видео о нейросетях что я видел, даже с учетом того что с программированием и сишарпом я на Вы

  16. Аватар пользователя Віталій Гончарук

    4:33 ашыпка.
    кто кого должен знать….

  17. Аватар пользователя Hakki

    А чем можно заменить "neuron.Train()" в C++?

  18. Аватар пользователя Kazuma_Senpai

    Просто идеально объяснил простым языком

  19. Аватар пользователя King of Battle Online

    И еще хотел написать: когда ты будешь снова запускать "ИИ" свой он снова будет вычислять. А по факту он должен запоминать

  20. Аватар пользователя King of Battle Online

    Это не нейронная сеть, это поэтапное вычисление к нужному числу. Чтобы реально ИИ написать исключительно в целях вычисления и он сам определял что пользователь от него хочет на это ушло бы у тебя 100к строк кода и неизвестно сколько времени.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *