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