Справочник по нейронным сетям: от теории к практике

Виталий Александрович Гульчеев (2023)

Вас привлекает мир искусственных нейронных сетей? Это руководство содержит введение в нейронные сети, их построение и применение. Благодаря четким и лаконичным объяснениям вы узнаете об основах нейронных сетей и их роли в машинном обучении. Вы изучите различные типы нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные сети, и узнаете о лучших методах построения, обучения и развертывания моделей. Вы получите практический опыт работы с популярными инструментами и библиотеками, такими как TensorFlow, Keras и PyTorch, а также с созданием веб-приложений с помощью Flask. Если вы начинающий специалист по работе с данными, инженер машинного обучения или исследователь ИИ, это руководство поможет вам освоить основы и продвинуть свои знания и навыки на новый уровень. Содержащая практические примеры, рекомендации по литературе и советы по достижению успеха, эта книга является обязательным ресурсом для всех, кто хочет использовать возможности нейронных сетей для решения реальных задач.

Глава 3: Построение модели

В этой главе мы обсудим архитектуру нейронных сетей и то, как выбрать количество скрытых слоев и нейронов в модели. Мы также рассмотрим функции активации, которые играют важную роль в работе нейронных сетей.

Понимание архитектуры нейронных сетей

Нейронная сеть — это математическая модель, созданная на основе структуры и функций человеческого мозга. Она состоит из ряда взаимосвязанных узлов, или нейронов, которые обрабатывают и передают информацию.

Архитектуру нейронной сети можно разделить на три части:

Входной слой: Этот слой принимает входные данные и передает их на следующий слой сети.

Скрытый слой (слои): этот слой содержит нейроны, которые выполняют вычисления и преобразования входных данных. Количество скрытых слоев и нейронов может быть выбрано в зависимости от сложности задачи.

Выходной слой: Этот слой производит конечный вывод сети, который может быть предсказанием, классификацией или регрессией.

Как выбрать количество скрытых слоев и нейронов

Количество скрытых слоев и нейронов в нейронной сети может оказать значительное влияние на ее производительность. В целом, добавление большего количества скрытых слоев и нейронов может увеличить сложность модели, что может привести к улучшению производительности. Однако добавление слишком большого количества скрытых слоев и нейронов может также привести к чрезмерной подгонке, когда модель становится слишком сложной и начинает запоминать обучающие данные вместо того, чтобы обобщать новые данные.

Общий подход к выбору количества скрытых слоев и нейронов заключается в том, чтобы начать с простой модели и постепенно увеличивать сложность, пока производительность не достигнет плато. Это может быть сделано путем добавления скрытых слоев, увеличения количества нейронов в скрытых слоях или обоих способов.

Конец ознакомительного фрагмента.