Искусственные нейронные сети | Глубокое обучение на Python
Краткий обзор модели искусственных нейронных сетей. Страница курса – http://www.asozykin.ru/courses/nnpython.
Модель искусственного нейрона МакКаллока-Питтса.
Функции активации: Хевисайда, сигмоидальные функции (логистическая, гиперболический тангенс).
Искусственная нейронная сеть – объединенные между собой искусственные нейроны. Выходной сигнал от одного нейрона передается на вход следующего нейрона.
Нейронная сеть состоит из слоев следующих типов:
– Входной слой.
– Скрытый слой (слои).
– Выходной слой.
Нейронная сеть называется глубокой, если в ней больше одного скрытого слоя.
Типы нейронных сетей:
– С прямым распространение сигнала (без циклов).
– Рекуррентные сети (с циклами).
При реализации проекта используются средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».
Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках:
https://goo.gl/kW93MA
Андрей Созыкин
Меня зовут Андрей Созыкин, я работаю в университете, веду курсы по компьютерным наукам. Здесь представлены видеолекции, подготовленные на основе этих курсов. Для видеолекций я отбираю самые важные материалы, необходимые для понимания предмета, и рассказываю их кратко, без лишних деталей, которые затруднят восприятие. Несмотря на краткость, изложение ведется системно; это не набор забавных видео, никак не связанных между собой.
Последние сообщения
127 полезных и бесплатных онлайн академий
23.04.2019
Ресурсы для objective-C программистов
21.03.2018