Нейросети, пакеты, библиотеки, откуда такая сложность? Понемногу вкуриваю работу с нейросетями, нашел несколько вариантов пакетов/библиотек, в т.ч. tenzorFlow как самый объемный и поддерживаемый. Возник нубский вопрос: Персептон - по сути это "фиксатор" результата вычисления - он или включен или выключен. Можно организовать больший диапазон "итогов". Соответственно, ключевое понятие - "связь": от кого, к кому, с каким коэффициентом. Т.е. перестраиваемый двусвязный список изменяемых (обучением) коэффициентов и применяемой функцией к интегрированию входных значений (ступенчатая, сигмовидная и т.д.). Остальное зависит от "примененных структур данных" - часто массивов коэффициентов. Собственно вопрос: "что тут сложного" и зачем такой обьем кода на гитхабе ТензорФлоу? и зачем там float? Кмк десимал на базе int32 должно быть "за глаза", не? ;) походу чего-то ещё не понял, требуются разьяснения..
Нейросети, пакеты, библиотеки, откуда такая сложность? Понемногу вкуриваю работу с нейросетями, нашел несколько вариантов пакетов/библиотек, в т.ч. tenzorFlow как самый объемный и поддерживаемый. Возник нубский вопрос: Персептон - по сути это "фиксатор" результата вычисления - он или включен или выключен. Можно организовать больший диапазон "итогов". Соответственно, ключевое понятие - "связь": от кого, к кому, с каким коэффициентом. Т.е. перестраиваемый двусвязный список изменяемых (обучением) коэффициентов и применяемой функцией к интегрированию входных значений (ступенчатая, сигмовидная и т.д.). Остальное зависит от "примененных структур данных" - часто массивов коэффициентов. Собственно вопрос: "что тут сложного" и зачем такой обьем кода на гитхабе ТензорФлоу? и зачем там float? Кмк десимал на базе int32 должно быть "за глаза", не? ;) походу чего-то ещё не понял, требуются разьяснения..
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Нейросети являются сложными математическими моделями, которые требуют большого объема вычислений для обучения и работы. Для удобства работы с нейросетями были разработаны специальные пакеты и библиотеки, такие как TensorFlow.
Персептрон действительно представляет собой базовую модель искусственного нейрона, который может быть либо активирован, либо неактивирован в зависимости от входных данных. Однако для создания более сложных нейросетей необходимо использовать большее количество нейронов и слоев, что приводит к увеличению количества параметров и связей между ними.
ТензорФлоу содержит много кода, потому что предоставляет широкие возможности для работы с нейросетями различных архитектур и сложности. В нем используются вещественные числа (float), потому что большинство операций в нейросетях требуют высокой точности вычислений, которую обеспечивают вещественные числа. Использование целых чисел (int32) может привести к потере точности и качества работы модели.
Таким образом, сложность работы с нейросетями и объем кода в TensorFlow обусловлены необходимостью обработки большого объема данных и проведения сложных математических операций для обучения и работы моделей.