Читать книгу Формула глубокого интеллекта: Расчет выходных данных в глубоких нейронных сетях. Прорывы в области глубокого обучения - - Страница 2

Моя формула, представляет собой общую формулу для глубокой нейронной сети. В этой формуле каждый входной характеристикой X умножается на соответствующую матрицу весов Wi, а затем к результату прибавляется вектор смещений bi. Полученное значение проходит через функцию активации f, которая определяет, какой будет выходной сигнал данного нейрона.

Для каждого нейрона в сети присутствуют коэффициенты взвешивания αi, которые представляют важность каждой входной характеристики. Эти коэффициенты позволяют сети эффективно обрабатывать информацию с различными весами, учитывая важность каждой характеристики.

Выходные данные Y представляют собой сумму всех результатов от каждого нейрона в сети после применения функции активации.

Одной из ключевых особенностей данной формулы глубокой нейронной сети является возможность автоматического обучения весов. Во время обучения сети на наборе данных, эта формула обновляет веса Wi таким образом, чтобы минимизировать ошибку между выходными данными Y и ожидаемыми результатами. Это позволяет сети оптимизировать свои веса и повысить точность результатов, сокращая время обучения.