«Нейронные сети. Эволюция» читать онлайн книгу 📙 автора Каниа Алексеевича Кана на MyBook.ru
Нейронные сети. Эволюция

Отсканируйте код для установки мобильного приложения MyBook

Премиум

4.29 
(7 оценок)

Нейронные сети. Эволюция

183 печатные страницы

2020 год

12+

По подписке
549 руб.

Доступ ко всем книгам и аудиокнигам от 1 месяца

Первые 14 дней бесплатно
Оцените книгу
О книге

Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения. Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических идей, лежащих в их основе, где от вас не требуется никаких специальных знаний, не выходящих за пределы школьного курса в области математики.

читайте онлайн полную версию книги «Нейронные сети. Эволюция» автора Каниа Кан на сайте электронной библиотеки MyBook.ru. Скачивайте приложения для iOS или Android и читайте «Нейронные сети. Эволюция» где угодно даже без интернета. 

Подробная информация
Дата написания: 1 января 2018Объем: 330377
Год издания: 2020Дата поступления: 25 октября 2019

Поделиться

Nicolas Ray

Оценил книгу

Отличная книга для базового изучения принципов работы и написания нейросетей на Python. Единственный минус что книга выпущена уже 4 года назад и не весь код в ней актуален.
11 мая 2022

Поделиться

которые определяются размерами весов соответствующих связей. .
23 мая 2021

Поделиться

В данном случае, сигнал на выходном нейроне, формируется за счет двух позади стоящих нейронов. Их весовые коэффициенты равны 1 и 3, соответственно. Если ошибку на выходе, разделить пропорционально между двух позади стоящих нейронов, то для того чтобы обновить меньший вес ( её части. Если представить, что сеть имеет тысяча или более нейронов, связанных подобным образом с выходным нейроном, мы бы распределяли выходную ошибку между всеми этими связями, пропорционально их вкладам
23 мая 2021

Поделиться

Как находить ошибку на выходе мы прекрасно усвоили: Использовать лишь одну величину ошибки на выходе для всех связей, затея глупая. Так как величина ошибки, определяется вкладами всех связей, а не только одной. Значит нам нужно каким-то образом, распределить эту ошибку между всеми узлами, пропорционально их вкладам в неё. То есть, большая часть ошибки приписывается тем связям, которые имеют больший вес, потому что они оказывают большее влияние на величину ошибки:
23 мая 2021

Поделиться