Читать книгу Основы глубокого обучения - Нихиль Будума - Страница 7

Выше мы говорили об использовании моделей машинного обучения для определения зависимости между результатом на экзаменах и временем, потраченным на обучение и сон. Для решения задачи мы создали линейный классификатор-персептрон, который делит плоскость декартовых координат надвое:

Как показано на рис. 1.4, это оптимальный вариант для θ: он позволяет корректно классифицировать все примеры в нашем наборе данных. Здесь мы видим, что наша модель h работает по образцу нейрона. Посмотрите на нейрон на рис. 1.8. У него два входных значения, смещение, и он использует функцию:

Рис. 1.8. Выражение результатов экзамена в виде нейрона

Легко показать, что линейный персептрон и нейронная модель полностью эквивалентны. И просто продемонстрировать, что одиночные нейроны более выразительны, чем линейные персептроны. Каждый из них может быть выражен в виде одиночного нейрона, но последние могут также отражать модели, которые нельзя выразить с помощью линейного персептрона.