• Нейронная сеть — это математическая функция, которая принимает входные и производит выходные данные.
• Нейронная сеть — это вычислительный граф, через который протекают многомерные массивы.
• Нейронная сеть состоит из слоев, каждый из которых может рассматриваться как ряд «нейронов».
• Нейронная сеть — это универсальный аппроксиматор функций, который теоретически может представить решение любой контролируемой проблемы обучения.
нейронных сетях и глубоком обучении, то, скорее всего, столкнулись с изобилие
нейронных сетях и глубоком обучении, то, скорее всего, столкнулись с изобили
нейронных сетях и глубоком обучении, то, скорее всего, столкнулись с изобил
Это вложенные, или составные, функции. Дело в том, что две функции f1 и f2 можно связать друг с другом таким образом, что выходные данные одной функции станут входными для другой.
Производную можно определить как скорость изменения функции в рассматриваемой точке.
Например, суммирование строки или столбца двумерного массива приводит к «свертке» вдоль соответствующей оси, возвращая массив на одно измерение меньше исходного
Нейронная сеть — это математическая функция, которая принимает входные и производит выходные данные.
• Нейронная сеть — это вычислительный граф, через который протекают многомерные массивы.
• Нейронная сеть состоит из слоев, каждый из которых может рассматриваться как ряд «нейронов».
Нейронная сеть — это универсальный аппроксиматор функций, который теоретически может представить решение любой контролируемой проблемы обучения.
функция не похожа на те, с которыми мы имели дело раньше. Если в предыдущих случаях наши функции по
