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

189
Рис. 7.5.
Вычисление дельты для нейрона в скрытом слое
график.функции.ошибки.нейрона,.к.точке.минимальной.ошибки..Дельта.—.это.
направление,.в.котором.мы.хотим.спускаться,.а.скорость.обучения.определяет.то,.
как.быстро.мы.будем.это.делать..Трудно.определить.хорошую.скорость.обучения.
для.неизвестной.задачи.без.проб.и.ошибок..На.рис..7.6.показано,.как.изменяются.
веса.в.скрытом.и.выходном.слоях.
После.изменения.весов.нейронная.сеть.готова.к.повторному.обучению.с.другим.
набором.входных.и.ожидаемых.выходных.данных..Процесс.повторяется.до.тех.
пор,.пока.пользователь.нейронной.сети.не.сочтет,.что.сеть.хорошо.обучена..Это.
можно.определить,.проверив.сеть.по.входным.данным.с.известными.правильными.
выходными.данными.
Обратное.распространение.—.сложный.процесс..Не.беспокойтесь,.если.вы.еще.
не.поняли.все.его.детали..Объяснения,.представленного.в.этом.разделе,.может.
оказаться.недостаточно..В.идеале.реализация.обратного.распространения.выве-
дет.ваше.понимание.на.новый.уровень..При.реализации.нашей.нейронной.сети.
и.обратного.распространения.помните.главное:.обратное.распространение.—.это.
способ.корректировки.каждого.отдельного.веса.в.сети.в.соответствии.с.тем,.на-
сколько.верно.он.определяет.неправильные.выходные.данные.

---

190
Глава 7.
Простейшие нейронные сети
Рис. 7.6.
Веса каждого скрытого слоя и нейрона выходного слоя обновляются 
с помощью дельт, рассчитанных на предыдущих шагах, предыдущих весов, 
предыдущих входных данных и заданной пользователем скорости обучения
7.2.4. Ситуация в целом
В.этом.разделе.мы.рассмотрели.множество.вопросов..Даже.если.вам.все.еще.не-
понятны.некоторые.детали,.важно.помнить.об.основных.свойствах.сети.прямой.
связи.с.обратным.распространением.
1.. Сигналы.(числа.с.плавающей.точкой).проходят.через.нейроны,.располо-
женные.слоями,.в.одном.направлении..Каждый.нейрон.каждого.слоя.связан.
с.каждым.нейроном.следующего.слоя.
2.. Каждый.нейрон.(кроме.нейронов.входного.слоя).обрабатывает.получаемые.
сигналы,.комбинируя.их.с.весами.(которые.также.являются.числами.с.пла-
вающей.точкой).и.применяя.к.ним.функцию.активации.
3.. Во.время.процесса,.называемого.обучением,.результаты.сети.сравниваются.
с.ожидаемыми.результатами,.чтобы.вычислить.ошибки.
4.. Ошибки.распространяются.по.сети.в.обратном.направлении.(туда,.откуда.они.
пришли).для.изменения.весов,.чтобы.в.результате.они.с.большей.вероятностью.
приводили.к.выработке.правильных.выходных.данных.
Кроме.описанных,.существует.множество.других.методов.обучения.нейронных.
сетей..Есть.также.много.иных.способов.передачи.сигналов.внутри.нейронных.

---

7.3. Предварительные замечания
191
сетей..Описанный.здесь.метод,.который.мы.и.будем.реализовывать,.является.
лишь.очень.распространенной.формой,.которая.служит.достойным.введением.
в.предмет..В.приложении.Б.приводятся.дополнительные.источники.для.полу-
чения.расширенной.информации.по.нейронным.сетям.(включая.другие.типы.
сетей).и.по.математике.