В статье рассматривается алгоритм обратного распространения ошибки для обучения нейронных сетей. Описывается архитектура простой сети для решения задачи «логическое ИЛИ» с двумя входными нейронами и двумя выходными, где первый выход обозначает класс "1", а второй — класс "0". Приводятся подробные расчеты прямого распространения, включая значения активаций и ошибку.
Основной акцент делается на оптимизацию сети с использованием градиентного спуска. Выводятся частные производные для весов и аргументов сигмоидной функции активации. Эти производные используются для корректировки весов с целью уменьшения ошибки. Описывается пошаговый алгоритм обратного распространения ошибки для выходного и скрытых слоев, а также для весов.
Представлена реализация алгоритма на Python, включающая функции прямого распространения, вычисления производных и обновления весов. Также создан класс для работы с многослойными нейросетями с произвольным количеством слоев. Приводится пример использования данного класса на наборе данных MNIST для распознавания цифр, демонстрирующий обучение сети и снижение ошибки.
Изображение носит иллюстративный характер
Основной акцент делается на оптимизацию сети с использованием градиентного спуска. Выводятся частные производные для весов и аргументов сигмоидной функции активации. Эти производные используются для корректировки весов с целью уменьшения ошибки. Описывается пошаговый алгоритм обратного распространения ошибки для выходного и скрытых слоев, а также для весов.
Представлена реализация алгоритма на Python, включающая функции прямого распространения, вычисления производных и обновления весов. Также создан класс для работы с многослойными нейросетями с произвольным количеством слоев. Приводится пример использования данного класса на наборе данных MNIST для распознавания цифр, демонстрирующий обучение сети и снижение ошибки.
