Computer Science на языке Java 2022 Дэвид Копец Классические задачи Computer Science на языке Java 2022 ббк

186
Глава 7.
Простейшие нейронные сети
на.то,.как.выходные.сигналы.одного.слоя.используются.в.качестве.входных.для.
каждого.нейрона.следующего.слоя.
Входной слой
Скрытый слой
Выходной слой
Рис. 7.3.
Простая нейронная сеть с одним входным слоем, состоящим
из двух нейронов, одним скрытым слоем из четырех нейронов и одним выходным 
слоем из трех нейронов. Количество нейронов в каждом слое произвольно
Эти.слои.просто.манипулируют.числами.с.плавающей.точкой..Входные.сигналы.
для.входного.слоя.и.выходные.сигналы.выходного.слоя.—.это.числа.с.плавающей.
запятой.
Очевидно,.что.эти.числа.должны.представлять.что-то.значимое..Представим.
сеть,.разработанную.для.классификации.небольших.черно-белых.изображений.
животных..Возможно,.ее.входной.слой.имеет.100.нейронов,.представляющих.
интенсивность.оттенков.серого.для.каждого.пиксела.в.изображении.животного.
размером.10.
×
.10.пикселов,.а.выходной.слой.имеет.пять.нейронов,.представляю-
щих.вероятность.того,.что.это.изображение.млекопитающего,.рептилии,.амфи-
бии,.рыбы.или.птицы..Окончательная.классификация.может.быть.определена.
выходным.нейроном.с.самым.высоким.выходным.сигналом.с.плавающей.точкой..
Если.бы.выходные.числа.были.равны.0,24,.0,65,.0,70,.0,12.и.0,21,.то.изображение.
можно.было.бы.классифицировать.как.амфибию.
7.2.3. Обратное распространение
Последняя.и.самая.сложная.часть.головоломки.—.это.обратное.распространение..
Обратное.распространение.позволяет.обнаружить.ошибку.в.выходных.данных.

---

7.2. Искусственные нейронные сети
187
нейронной.сети.и.задействовать.ее.для.изменения.весов.нейронов..Сильнее.
всего.изменяются.нейроны,.больше.других.ответственные.за.ошибку..Но.откуда.
берется.ошибка?.Как.ее.распознать?.Ошибки.возникают.на.этапе.использования.
нейронной.сети,.называемом.
обучением
.
СОВЕТ
В.этом.разделе.обычным.языком.описаны.этапы,.которые.можно.представить.несколь-
кими. математическими.формулами..На. рисунках.приводятся.псевдоформулы.(без.
принятых.в.математике.обозначений)..Благодаря.такому.подходу.формулы.становятся.
удобочитаемыми.для.тех,.кто.не.связан.с.математикой.или.не.применяет.математи-
ческие.обозначения..Если.вас.интересует.более.формальная.запись.и.вывод.формул,.
ознакомьтесь.с.главой.18.книги.«Искусственный.интеллект».Рассела.и.Норвига.
Прежде.чем.с.нейронной.сетью.можно.будет.работать,.ее,.как.правило,.необходимо.
обучить..Но.мы.должны.знать.правильные.выходные.данные.для.определенных.
входных.данных,.чтобы.можно.было,.используя.разницу.между.ожидаемыми.
и.фактическими.выходными.данными,.находить.ошибки.и.изменять.веса..Дру-
гими.словами,.нейронные.сети.ничего.не.знают,.пока.им.не.сообщат.правильные.
ответы.для.определенного.набора.входных.данных,.чтобы.потом.они.могли.под-
готовиться.к.другим.входным.данным..Обратное.распространение.происходит.
только.во.время.обучения.