Введение в нейронные сети и персептроны Лекция знакомит с концепцией нейронных сетей, уделяя особое внимание персептронам. Персептрон - это простой линейный классификатор, который может классифицировать двумерные входные данные в один из двух классов на основе функции активации.

Функция активации и разделяющая гиперплоскость Функция активации определяет, относится ли входной сигнал к классу 1 или классу 2 в задаче двоичной классификации. Разделяющая гиперплоскость определяется весами, присвоенными каждому объекту во входном векторе, которые используются в качестве коэффициентов для линейного уравнения, представляющего эту плоскость.

Пример реализации с использованием кода на Python Пример реализации с использованием кода Python демонстрирует, как мы можем использовать случайные точки данных, сгенерированные в определенных диапазонах, в качестве обучающих примеров для нашей модели. Затем мы присваиваем веса (коэффициенты) вручную перед тестированием, если наша модель правильно идентифицирует новые тестовые случаи либо из класса 1, либо из класса 0 на основе их положения относительно разделяющей гиперплоскости, определяемой этими значениями веса.

Вступление В тексте обсуждается неправильная интерпретация класса в нейронной сети и необходимость исправления. В нем также вводится концепция добавления дополнительных входных данных для учета смещения изображений.

Классификация персептронов В главе объясняется, как персептроны могут классифицировать только линейно разделяемые данные, но для более сложных задач требуется несколько нейронов с функциями активации. В качестве примера используется проблема XOR.

Обучение нейронной сети В этой главе рассматривается обучение нейронной сети путем корректировки весов между нейронами с использованием алгоритмов обратного распространения и градиентного спуска. Приведен пример, в котором два нейрона скрытого слоя обучаются правильно классифицировать сдвинутые изображения на два класса.

Формирование разделительной линии Разделительная линия образована с наклоном в 45 градусов и имеет торговый коэффициент -1. Весовые коэффициенты определяются по формуле, где омега-2 равна единице, а омега-3 равна минус половине.

Объединение двух нейронов в скрытом слое Два нейрона в скрытом слое образуют более сложную область для определения изображений C1 и C2. Функция активации возвращает либо ноль, либо единицу в зависимости от того, меньше x или больше нуля.

Процесс классификации нейронной сети Входной сигнал проходит через оба нейрона, чтобы определить, к какому классу он принадлежит (либо C1, либо C С). Мы вычисляем веса для каждого нейрона, затем суммируем их значения, прежде чем передавать их через функцию активации. Наконец, мы возвращаем это выходное значение в качестве прогноза нашей нейронной сети для этого конкретного класса изображений.