Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Статья, часть вторая - "как устроен искусственный нейрон". Поправьте, если ошибаюсь.
Судя из статьи - данная конкретная реализация нейрона содержит слудеющее:
1. Веса для всех нейронов что входят в данный.
2. Суммирует веса с использованием взвешанной суммы.
3. Актуализирующая функция - которая уже выдает итоговое значение данного конкретного нейрона.
Хоть код и не компилится, но написан довольно понятно. Смотрите подробнее класс нейрона.
Ок. Функция активации Нейрона? То есть, функция приведения к диапазону между 0 и 1, или между -1 и 1?
Да верно. автор там дал наименование наиболее часто используемых в википедии или длаее в сети про них поподробнее почитать можно.
Я тоже сам заинтересовался этой темой, позднее тоже покопаюсь подробнее как время будет)
Да верно.
Вроде, весовые коффициенты, на которые умножаются входные значения нейронов возникают в следствии "обучения" сети. То есть, их сначала нет, а потом они появляются. Но, как конкретно - пока не ясно.
В статье все написано же) Я как и Вы не использовал ранее нейронки, но прочитав статью и просмотрев внимательно код, все подобные вопросы отпали.
Изначальное значение веса для нейронов - задается рандомно или же из файла куда прежде было сохранено. Далее в процессе обучения исходя из ошибки целевого значения и значения на выходе из самого последнего нейрона пересчитываются все веса. Сам пересчет весов идет в каждом из нейронов самостоятельно (посмотрите часть статьи где идет описание нейрона и просмотрите код самого нейрона).
В статье все написано же) Я как и Вы не использовал ранее нейронки, но прочитав статью и просмотрев внимательно код, все подобные вопросы отпали.
Изначальное значение веса для нейронов - задается рандомно или же из файла куда прежде было сохранено. Далее в процессе обучения исходя из ошибки целевого значения и значения на выходе из самого последнего нейрона пересчитываются все веса. Сам пересчет весов идет в каждом из нейронов самостоятельно (посмотрите часть статьи где идет описание нейрона и просмотрите код самого нейрона).
Статья интересная. Можете обьяснить "на пальцах":
Статья, часть вторая - "как устроен искусственный нейрон". Поправьте, если ошибаюсь.
Добрый вечер, Петр.
Нейрон внутри состоит из 2-х функций:
1. Сначала вычисляем сумму всех входящих сигналов с учетом их весовых коэффициентов. Т.е. берем значение на каждом входе нейрона и умножаем на соответствующий весовой коэффициент. И складываем значения полученных произведений.
Таким образом получаем некое значение, которое подается на вход функции активации.
2. Функция активации преобразовывает полученную сумму в нормализованный выходной сигнал. Здесь может быть как простая логическая функция, так и различные сигмовидные функции. Последние получили большее распространение, т.к. имеют более плавный переход изменения состояния.
Связь между нейронами организована в виде прямой передачи выходного значения одного нейрона на вход последующего нейрона. При этом обращаясь к п.1. поступающее на вход нейрона значение учитывается в соответствии с его весовым коэффициентом.
еще вопрос что такое neurotNam - методе создания нейронов в слое ? он не где не объявлен и не ясна логика от чего начальное значение нейрона равняется остатку от деления на 3 минус 1 ?
Ошибки в коде исправлены и файл в статье заменен.
В указанной строке осуществляется присвоение начальных данных выходного значения нейрона и может быть заменено константой. Данное значение будет изменено при первом же прямом пересчете значения нейронной сети.