...
В многослойных сетях нейроны сгруппированы в слои, причем каждый нейрон предыдущего слоя связан со всеми нейронами следующего слоя, а внутри слоев связь между нейронами отсутствует.
| Scroll Title | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
|
Первый слой сети называется входным: его нейроны принимают элементы вектора признаков и передают их нейронам следующего слоя без какой-либо обработки.
Далее располагаются один или несколько скрытых слоев (число скрытых слоев и количество нейронов в них задается параметром Количество нейронов в скрытом слое, подробнее в таблице с описанием параметров ниже).Каждый нейронв скрытом слое преобразует значения из предыдущего слоя с взвешенным линейным суммированием функцией активации, которая порождает более информативные признаковые описания, преобразую данные нелинейным образом (функция активации для скрытых слоев задается параметром Функция активации).
Последний слой – выходной, получает значения из последнего скрытого слоя и преобразует их в выходные значения сети исходя из решаемой задачи – классификации или регрессии.
Список параметров узла представлен в таблице ниже.
...