Структура нейронных сетей: как они устроены и как работают их различные слои

Нейронные сети — мощный инструмент машинного обучения, поскольку они позволяют компьютерам учиться на данных. Нейронные сети состоят из слоев нейронов, которые принимают входные данные и производят выходные данные. Эти слои могут быть организованы по-разному для создания различных типов нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и сети глубокого убеждения.

Каждый уровень отвечает за определенную задачу в сети, такую как извлечение признаков или классификация. Понимание того, как эти слои работают вместе, необходимо для понимания того, как можно использовать нейронные сети для решения сложных задач. В этом посте мы кратко рассмотрим, как нейронные сети организованы в слои, и покажем вам, как реализовать простую нейронную сеть с прямой связью в python.

Слои нейронных сетей

Нейронные сети состоят из слоев, и существует 3 основных типа слоев: входной слой, скрытый слой, выходной слой. Мы часто думаем о нейронной сети как о структуре, состоящей из слоев с нейроноподобными узлами, которые взаимодействуют друг с другом. Технически это верно, но это не то, что думает о них большинство людей. В мозгу есть нейроны, но все, что вам действительно нужно знать, это то, что эти узлы соответствуют разным слоям и выполняют определенные функции. Слои часто связаны друг с другом «нейронами» (называемыми синапсами), которые передают информацию от одного слоя к другому.

Как работают различные слои в нейронных сетях

Нейронная сеть — это вычислительная модель, вдохновленная тем, как работают биологические нейроны в мозге. Входной слой состоит из узлов, которые получают данные, и имеет один или несколько скрытых слоев с узлами, которые преобразуют эти данные в серию выходных данных.

Нейронная сеть с входным слоем, одним скрытым слоем и выходным слоем известна как многослойный персептрон (MLP). Входной уровень MLP получает данные из внешней среды и других частей системы. Затем эти данные передаются узлам в скрытых слоях, которые преобразуют эту информацию в форму, которую будут использовать выходные данные.

Связи между узлами в разных слоях называются «весами». Каждый узел в одном слое имеет собственное значение веса. Вес может представлять, насколько сильно он влияет на состояние конкретного узла в его собственном слое или насколько сильно он влияет на него.