Вот мы и разобрались со структурой нейрона. Теперь нужно разобраться с типами сетей.
Сети бывают: однослойные, многослойные, прямого распространения(feedforward), рекуррентные сети.
Любая нейронная сеть имеет входной слой. Он содержит нейроны, которые не обрабатывают сигналы, лишь распределяют их к нейронам следующего слоя.
В однослойных НС сигналы с входного слоя сразу передаются на выходной слой. В выходном слое нейроны уже обрабатывают сигналы. Как они это делают – я писал в первых статьях. Так выглядит эта сеть:
Многослойные нейронные сети выглядят так:
В многослойных нейронных сетях присутствуют скрытые слои. В них тоже обрабатывающие нейроны.
Посмотрев на эти изображения, вы могли заметить, что сигнал распространяется от входного слоя к выходному слою. Такие сети называются «Feedforward сети». Такие сети можно использовать для управления, прогнозирования.
Существуют сети с обратным распространением. По другому «рекуррентные сети».
В таких сетях выходы могут возвращаться на входы. Это означает, что выход какого-нибудь нейрона определяется не только его весами и входным сигналом, но еще и предыдущими выходами (так как они снова вернулись на входы). Такие нейросети дополняют свои входы, обладают большими превосходствами. Так же, такие сети обладают свойствами кратковременной памяти. Если вы не знайте какой тип сети выбрать для своего чат-бота – берите этот.
Сети бывают: однослойные, многослойные, прямого распространения(feedforward), рекуррентные сети.
Любая нейронная сеть имеет входной слой. Он содержит нейроны, которые не обрабатывают сигналы, лишь распределяют их к нейронам следующего слоя.
В однослойных НС сигналы с входного слоя сразу передаются на выходной слой. В выходном слое нейроны уже обрабатывают сигналы. Как они это делают – я писал в первых статьях. Так выглядит эта сеть:
Многослойные нейронные сети выглядят так:
В многослойных нейронных сетях присутствуют скрытые слои. В них тоже обрабатывающие нейроны.
Посмотрев на эти изображения, вы могли заметить, что сигнал распространяется от входного слоя к выходному слою. Такие сети называются «Feedforward сети». Такие сети можно использовать для управления, прогнозирования.
Существуют сети с обратным распространением. По другому «рекуррентные сети».
В таких сетях выходы могут возвращаться на входы. Это означает, что выход какого-нибудь нейрона определяется не только его весами и входным сигналом, но еще и предыдущими выходами (так как они снова вернулись на входы). Такие нейросети дополняют свои входы, обладают большими превосходствами. Так же, такие сети обладают свойствами кратковременной памяти. Если вы не знайте какой тип сети выбрать для своего чат-бота – берите этот.
Поделиться с друзьями