Глибоке Навчання
Інтерактивна симуляція багатошарових нейронних мереж та їх навчання через backpropagation
Інтерактивна Симуляція
Керування
Статистика
Як працює глибоке навчання?
🧠 Багатошарові мережі
Глибокі мережі можуть виявляти ієрархічні патерни та абстракції різних рівнів. Кожен шар виявляє різні рівні абстракції
Вхідний шар → Приховані шари → Вихідний шар
Кожен шар виявляє різні рівні абстракції
⚡ Функції активації
Функції активації вводять нелінійність в мережу, дозволяючи їй навчатися складні патерни та вирішувати нетривіальні задачі.
ReLU: f(x) = max(0, x)
Sigmoid: f(x) = 1/(1+e^(-x))
Tanh: f(x) = (e^x - e^(-x))/(e^x + e^(-x))
🔄 Backpropagation
1. Прямий прохід
Вхідні дані проходять через всі шари мережі, генеруючи прогноз та обчислюючи проміжні значення для кожного шару.
2. Обчислення помилки
Порівнюється прогноз з реальним значенням для обчислення функції втрат та градієнтів помилки.
3. Зворотне поширення
Градієнти обчислюються для кожного шару та використовуються для оновлення ваг через правило ланцюга.
🎯 Типи глибокого навчання
Згорткові мережі (CNN)
Спеціалізуються на обробці зображень, використовують згорткові шари для виявлення локальних патернів
Рекурентні мережі (RNN)
Призначені для обробки послідовностей, мають пам'ять про попередні стани
Трансформери
Сучасна архітектура для обробки мови, використовує механізм уваги