Page 26 - ИССЛЕДОВАНИЯ И ИННОВАЦИИ СИНЕРГИЯ ЗНАНИЙ И ПРАКТИКИ ч1

II Международная научно-практическая конференция

Многослойные нейронные сети (MNS) играют важную роль

в современных технологиях машинного обучения и искусственного

интеллекта. Эти сети широко используются в различных областях,

таких как распознавание изображений, обработка естественного языка

и системы управления. В этой статье обсуждаются методы обучения

MNS, а также их преимущества, ограничения и способы решения

проблем.

Архитектура многослойной нейронной сети

Многоуровневая нейронная сеть состоит из входного уровня,

одного или нескольких скрытых уровней и выходного уровня. Каждый

из этих слоев содержит множество нейронов, соединенных гирями.

Формально сеть может быть представлена как набор нелинейных

функций, где каждый уровень выполняет линейное преобразование

с последующей нелинейной функцией активации:

= ( + )
где y - выходной вектор, W - матрица весов, x - входной вектор,

b - вектор смещений, а f - нелинейная функция активации.
Основные этапы обучения

Процесс обучения многослойных нейронных сетей включает

несколько ключевых этапов:

1. Прямое распространение: Входные данные передаются

по всем сетевым уровням для получения выходных значений.

2. Расчет ошибки: Разница между прогнозируемыми значениями

и фактическими значениями рассчитывается с использованием

функции потерь.

3. Обратное распространение ошибки: Ошибка

распространяется обратно по сети для вычисления градиентов функции

потерь относительно шкалы.

4. Обновление весовых коэффициентов: Весовые

коэффициенты корректируются с помощью метода понижения

26