Содержание
Введение в архитектуру нейронных сетей
Нейронные сети в настоящее время широко используются в различных областях искусственного интеллекта, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и машинное обучение. Однако для того, чтобы нейронная сеть работала эффективно, она должна иметь правильно подобранную архитектуру. Давайте разберемся, что такое архитектура нейронной сети и как ее выбирать.
Основные компоненты нейронной сети
Нейронная сеть состоит из нейронов, связанных между собой синапсами. Нейроны организованы в слои:
- Входной слой
- Скрытые слои (один или несколько)
- Выходной слой
Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их при помощи активационной функции и передает результат на выходе следующим нейронам.
Типы архитектур нейронных сетей
Существует несколько базовых архитектур нейронных сетей:
- Многослойный перцептрон (Multilayer Perceptron, MLP