Что такое веса в нейронной сети?

367

Вес представляет силу связи между нейронами. Например, если вес соединения узлов 1 и 3 больше, чем узлов 2 и 3, это значит, что нейрон 1 оказывает на нейрон 3 большее влияние. Нулевой вес означает, что изменения входа не повлияют на выход. Отрицательный вес показывает, что увеличение входа уменьшит выход.

Что такое скрытый слой в нейросети?

Между входным и выходным слоем располагаются один или несколько промежуточных или скрытых слоёв. Скрытыми они называются по тому, что их входы и выходы неизвестны для внешних по отношению к нейронной сети программам и пользователю. Для обучения многослойных нейронных сетей используется обучение с учителем.

Что такое скрытый слой?

Скрытый (вычислительный) слой применяет различные преобразования ко входным данным. Все нейроны в скрытом слое связаны с каждым нейроном в следующем слое. Выходной слой – последний слой в сети, который получает данные от последнего скрытого слоя.

Как работает слой Подвыборки?

Пулинг или слой субдискретизации Слой пулинга (иначе подвыборки, субдискретизации) представляет собой нелинейное уплотнение карты признаков, при этом группа пикселей (обычно размера 2×2) уплотняется до одного пикселя, проходя нелинейное преобразование. Наиболее употребительна при этом функция максимума.

Для чего чаще всего используются Свёрточные нейронные сети?

Сверточная нейронная сеть (англ. convolutional neural network, CNN) — специальная архитектура нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном, изначально нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Как работает Сверточный слой?

Если вы не знаете, как работает полносвязный слой, вот простое описание механизма: каждый элемент вектора умножается на вес связи, эти произведения далее суммируются между собой и с некоторым смещением, после чего результат подвергается преобразованию с помощью функции активации.