Сверточные нейросети. Джейд Картер

по сети или используется как итоговый результат.

      Пример

      Рассмотрим пример перцептрона, который классифицирует, является ли пиксель изображения черным или белым на основе интенсивности его серого цвета.

      1. Входные сигналы: Представьте, что у нас есть изображение размером 3x3 пикселя. Каждый пиксель имеет значение интенсивности от 0 (черный) до 255 (белый). Пусть эти значения будут: 45, 70, 120, 80, 200, 150, 30, 60, 90.

      2. Суммирование: Каждый пиксель умножается на свой весовой коэффициент. Например, весовые коэффициенты могут быть установлены случайным образом перед обучением: 0.2, -0.3, 0.4, 0.1, -0.5, 0.7, 0.3, -0.6, 0.9. Нейрон также имеет смещение (bias), допустим, 1.0. Суммирование происходит следующим образом:

      сумма = (45 \times 0.2) + (70 \times -0.3) + (120 \times 0.4) + (80 \times 0.1) + (200 \times -0.5) + (150 \times 0.7) + (30 \times 0.3) + (60 \times -0.6) + (90 \times 0.9) + bias

      3. Активация: Предположим, что используется функция активации ReLU. Если результат суммирования больше нуля, то выходное значение будет равно этому результату; если меньше или равно нулю, то выходное значение будет равно нулю.

      4. Выход: Выходное значение перцептрона передается дальше по сети. В данном случае, если значение выше определенного порога, нейрон может классифицировать пиксель как белый, иначе как черный.

      Этот простой пример иллюстрирует, как перцептрон обрабатывает входные сигналы, применяет веса и смещение, использует функцию активации и производит выходное значение, которое может быть использовано для дальнейшей обработки или принятия решений в рамках более сложной нейронной сети.

      Входной слой

      Входной слой нейронной сети – это первый слой, который принимает исходные данные и готовит их для последующей обработки. Этот слой выполняет роль интерфейса между сырыми данными и последующими вычислительными слоями нейронной сети. Основная задача входного слоя заключается в том, чтобы правильно представить данные для дальнейшего анализа и обработки.

      Работа с изображениями

      Для обработки изображений входной слой принимает значения пикселей, которые могут быть в диапазоне от 0 до 255 для черно-белых изображений или от 0 до 1, если пиксели нормализованы. Например, для цветного изображения формата RGB каждый пиксель представлен тремя значениями – интенсивностями красного, зеленого и синего цветов. Если изображение размером 28x28 пикселей, как в наборе данных MNIST, то входной слой будет состоять из 784 нейронов (28x28). Эти значения пикселей подаются на вход сети и передаются в следующий слой для дальнейшей обработки.

      Работа с текстовыми данными

      Для текстовых данных входной слой может принимать числовые представления слов, такие как векторные представления (например, word embeddings). Векторы слов преобразуют текстовые данные в числовые значения, которые можно использовать в нейронной сети. Один из популярных способов представления текстовых данных – это использование предобученных эмбеддингов, таких как Word2Vec или GloVe. Эти эмбеддинги преобразуют каждое слово в текстовом корпусе в многомерный вектор, где каждое измерение отражает определенный аспект значения слова. Входной слой нейронной сети принимает эти векторы и передает