17 марта 2024
Представьте нейронную сеть как школу, где каждый нейрон — это ученик. Эти ученики сидят в разных классах (слоях), от начального до выпускного. Каждому ученику дают разные карточки (входные данные), и они пытаются решить задачу, написанную на карточке, используя свои знания (веса и смещения).
-
Начало урока (Ввод данных): В начале урока ученики (нейроны) получают карточки с задачами. Например, карточка может спрашивать, является ли на картинке кот.
-
Решение задач (Прохождение через слои): Каждый ученик пытается решить свою задачу. Если он считает, что ответ "да", он поднимает руку (активируется). Но решение не простое "да" или "нет", а скорее "насколько я уверен, что это так". Затем ученики передают свои решения (активации) следующему классу.
-
Проверка и исправление (Обратное распространение и оптимизация): После того как последний класс дает ответ, учитель (функция потерь) проверяет, насколько хорошо школа справилась с задачей. Если были ошибки, учитель даёт обратную связь, и ученики (нейроны) учатся, как лучше решать подобные задачи в будущем, корректируя свои "знания" (веса и смещения).
-
Практика делает мастера (Итерации обучения): Чем больше задач школа пытается решить, тем лучше она становится в их решении. С каждым новым уроком ученики становятся умнее и точнее в своих ответах.
-
Выпускной (Выходные данные): После множества уроков и исправлений школа теперь готова решать задачи самостоятельно. Когда вы даете ей новую карточку с задачей, школа быстро и точно дает ответ, используя все, чему научилась.
Это упрощённая аналогия, но она помогает представить, как нейронные сети учатся на данных и как они могут использоваться для решения различных задач, от распознавания изображений до предсказания текста.
