Нейронные сети

Добро пожаловать в раздел о нейронных сетях! Здесь вы изучите основы построения и обучения нейронных сетей.

Содержание раздела

• Перцептрон - базовая единица нейронной сети
• Многослойные сети - архитектура глубоких сетей
• Функции активации - нелинейные преобразования
• Обратное распространение - алгоритм обучения

Быстрый старт

Начните с изучения перцептрона - строительного блока всех нейронных сетей.

Структура раздела

neural-networks/
├── perceptron.md           # Базовая единица сети
├── multilayer.md           # Многослойные архитектуры
├── activation-functions.md # Функции активации
└── backpropagation.md      # Алгоритм обучения

Ключевые концепции

• Нейрон - базовая вычислительная единица
• Слои - входной, скрытые, выходной
• Веса и смещения - обучаемые параметры
• Функция активации - нелинейное преобразование
• Прямое распространение - вычисление выхода
• Обратное распространение - вычисление градиентов