Как они работают: базовые концепции
Понимание работы нейросетей требует знакомства с рядом функциональных концепций, которые касаются их внутренних механизмов и методов обучения. В этом разделе мы подробно рассмотрим основные элементы, которые позволяют нейросетям функционировать, а также объясняем их применение в встроенных скриптах.
1. Нейрон
В основе нейросети лежит модель нейрона, которая является ее основным строительным блоком. Искусственный нейрон имитирует работу биологического нейрона и выполняет следующие функции:
Входные данные: Нейрон получает несколько входных сигналов (данных), каждый из которых связан с весом. Эти веса определяют, насколько сильно каждый вход влияет на выход нейронов.
Суммирование: Все входные данные перемножаются на соответствующий вес и складываются.
Функция активации: после суммирования выхода нейрона обрабатывается с помощью функции активации, которая определяет, будут ли нейроны активированы и передадут ли сигнал дальше по сети. Наиболее распространенные функции активации, такие как ReLU, сигмоида и tanh, включают нелинейность в модель, запускающую нейросети, обучают блокировке зависимости.
2. Слои нейросети
Нейросети состоят из нескольких слоев нейронов, каждый из которых выполняет функцию в процессе обработки данных:
Входной уровень: это первый уровень нейросети, который принимает входные данные. Количество нейронов в этой таблице соответствует количеству признаков (фич) в ваших данных.
Скрытый слой: после входного слоя может быть один или несколько скрытых слоев. Эти слои обрабатывают информацию, извлекая скрытые паттерны и связи. Чем больше скрытых слоев, тем глубже и сложнее нейросеть, и тем более сложную задачу она может решить.
Выходной слой: это последний слой нейросети, который приводит к окончательным результатам. Количество нейронов в выходном распределении зависит от решаемой задачи: в случае бинарной классификации обычно используется один нейрон, а для многоклассовой классификации – несколько.
3. Прямой и обратный проход.
Работу нейросетей можно разделить на два основных этапа: прямой проход и обратное распространение.
Прямой проход: На этом этапе данные передаются через нейросеть от входного слоя к выходному. Каждый нейрон в скрытых слоях обрабатывает данные, применяет вес и активирует функцию. В результате по выводу нейросети получены предсказания.