Обучение многослойной сети как решить такую задачу? Обучение многослойной сети как решить такую задачу?гд используется такая prntscr.com/a1r2hf формула подробнее тут texproc.ru/index.php/neirlan/132-mpers Хотелось бы найти пример с конкретными числами....
Для обучения многослойной нейронной сети для решения определенной задачи требуется выполнить следующие шаги:
Подготовка данных: подготовьте набор данных, который будет использоваться для обучения нейронной сети. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки.
Определение архитектуры сети: определите количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и другие параметры сети.
Инициализация весов: инициализируйте веса нейронной сети случайными значениями.
Прямое распространение: подайте входные данные на входной слой сети и передайте их через все слои сети с применением функций активации.
Вычисление ошибки: сравните полученные выходные значения с желаемыми значениями и вычислите ошибку с использованием выбранной функции потерь.
Обратное распространение: используйте метод обратного распространения ошибки для коррекции весов сети и минимизации ошибки.
Обновление весов: обновите веса сети с помощью метода градиентного спуска или других оптимизационных методов.
Повторение: повторяйте процесс обучения на нескольких эпохах, пока значение ошибки не станет приемлемым.
Чтобы найти пример с конкретными числами, рекомендуется использовать библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, и посмотреть примеры обучения нейронных сетей на различных наборах данных.
Для обучения многослойной нейронной сети для решения определенной задачи требуется выполнить следующие шаги:
Подготовка данных: подготовьте набор данных, который будет использоваться для обучения нейронной сети. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки.
Определение архитектуры сети: определите количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и другие параметры сети.
Инициализация весов: инициализируйте веса нейронной сети случайными значениями.
Прямое распространение: подайте входные данные на входной слой сети и передайте их через все слои сети с применением функций активации.
Вычисление ошибки: сравните полученные выходные значения с желаемыми значениями и вычислите ошибку с использованием выбранной функции потерь.
Обратное распространение: используйте метод обратного распространения ошибки для коррекции весов сети и минимизации ошибки.
Обновление весов: обновите веса сети с помощью метода градиентного спуска или других оптимизационных методов.
Повторение: повторяйте процесс обучения на нескольких эпохах, пока значение ошибки не станет приемлемым.
Чтобы найти пример с конкретными числами, рекомендуется использовать библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, и посмотреть примеры обучения нейронных сетей на различных наборах данных.