Знакомство
Глубокое обучение — это расширенная форма машинного обучения, которая пытается эмулировать способ обучения человеческого мозга.
В мозге у вас есть нервные клетки, называемые нейронами, которые связаны друг с другом нервными расширениями, которые передают электрохимические сигналы через сеть.
Когда первый нейрон в сети стимулируется, входной сигнал обрабатывается, и если он превышает определенное пороговое значение, нейрон активируется и передает сигнал на нейроны, к которым он подключен. Эти нейроны, в свою очередь, могут быть активированы и передавать сигнал через остальную часть сети. Со временем связи между нейронами усиливаются за счёт частого использования, когда вы учитесь эффективно реагировать. Например, если кто-то бросает мяч к вам, нейронные соединения позволяют обрабатывать визуальную информацию и координировать движения, чтобы поймать мяч. Если вы выполняете это действие неоднократно, сеть нейронов, участвующих в ловле мяча, будет укрепляться по мере того, как вы учитесь лучше ловить мяч.
Глубокое обучение эмулирует этот биологический процесс с помощью искусственных нейронных сетей, которые обрабатывают числовые входные данные, а не электрохимические стимулы.
Входящие нервные соединения заменяются числовыми входными данными, которые обычно определяются как x. При наличии нескольких входных значений x считается вектором с элементами с именем x1, x2и т. д.
К каждому значению x ассоциируется вес (w), используемый для усиления или ослабления эффекта значения x с целью имитации обучения. Кроме того, добавляются входные данные (b) для обеспечения точного контроля над сетью. В процессе тренировки значения w и b будут скорректированы для настройки сети, чтобы она училась генерировать правильные выходные данные.
Сам нейрон инкапсулирует функцию, которая вычисляет весовую сумму x, wи b. Эта функция, в свою очередь, заключена в функцию активации , которая ограничивает результат (часто значение от 0 до 1), чтобы определить, передает ли нейрон выход на следующий слой нейронов в сети.