Rozdział 7. Sieci neuronowe
W ciągu ostatnich 10 lat renesans przeżywa technika regresji i klasyfikacji znana jako sieci neuronowe. Według najprostszej definicji sieć neuronowa to wielowarstwowa regresja zawierająca warstwy wag, biasów i funkcji nieliniowych, które są usytuowane między zmiennymi wejściowym a wyjściowymi. Uczenie głębokie to popularny wariant sieci neuronowych, wykorzystujący wiele „ukrytych” (środkowych) warstw węzłów z biasami i obciążeniami. Podobnie jak w regresji liniowej, którą poznaliśmy w rozdziale 5., używa się tutaj technik optymalizacji w rodzaju metody stochastycznego gradientu prostego, aby znaleźć optymalne wartości wag i biasów (przesunięć) minimalizujące reszty.
Sieci neuronowe oferują ekscytujące rozwiązania problemów, ...
Get Podstawy matematyki w data science now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
