Учебники

PyTorch – Основы нейронной сети

Основной принцип нейронной сети включает в себя набор базовых элементов, то есть искусственного нейрона или персептрона. Он включает в себя несколько основных входов, таких как x1, x2… .. xn, которые создают двоичный выход, если сумма больше, чем потенциал активации.

Схематическое изображение образца нейрона упоминается ниже –

образец нейрона

Сгенерированный выход можно рассматривать как взвешенную сумму с потенциалом активации или смещением.

Выход= sumjwjxj+Bias

Типичная архитектура нейронной сети описана ниже –

архитектура нейронной сети

Слои между входом и выходом называются скрытыми слоями, а плотность и тип соединений между слоями – это конфигурация. Например, полностью подключенная конфигурация имеет все нейроны слоя L, связанные с нейронами L + 1. Для более выраженной локализации мы можем подключить только локальную окрестность, скажем, девять нейронов, к следующему слою. Рисунок 1-9 иллюстрирует два скрытых слоя с плотными связями.

Различные типы нейронных сетей следующие:

Нейронные сети с прямой связью

Нейронные сети с прямой связью включают в себя базовые единицы семейства нейронных сетей. Движение данных в нейронной сети этого типа происходит от входного слоя к выходному слою через существующие скрытые слои. Выход одного уровня служит входным слоем с ограничениями на любой вид петель в сетевой архитектуре.

Нейронные сети с прямой связью

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети – это когда последовательность данных изменяется в течение периода. В RNN этот же слой применяется для приема входных параметров и отображения выходных параметров в указанной нейронной сети.

Рекуррентные нейронные сети

Нейронные сети могут быть построены с использованием пакета torch.nn.

Построить нейронные сети

Это простая сеть прямой связи. Он принимает входные данные, пропускает их через несколько слоев один за другим, а затем, наконец, выдает выходные данные.

С помощью PyTorch мы можем использовать следующие шаги для типичной процедуры обучения для нейронной сети –