Искусственные нейронные сети | Глубокие нейронные сети на Python

Модель искусственного нейрона МакКаллока-Питтса.
Функции активации: Хевисайда, сигмоидальные функции (логистическая, гиперболический тангенс).

Искусственная нейронная сеть - объединенные между собой искусственные нейроны. Выходной сигнал от одного нейрона передается на вход следующего нейрона.

Нейронная сеть состоит из слоев следующих типов:
- Входной слой.
- Скрытый слой (слои).
- Выходной слой.
Нейронная сеть называется глубокой, если в ней больше одного скрытого слоя.

Типы нейронных сетей:
- С прямым распространение сигнала (без циклов).
- Рекуррентные сети (с циклами).

При реализации проекта используются средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».

Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках:

[tueuzct]

Андрей, вы находка для меня, спасибо, хорошо объясняете!

[AndreySozykin]

Исправленная версия видеолекции. В предыдущем варианте в презентации у функции Хевисайда оба значения написаны при x < 0. Спасибо Sergey Ufimtsev и Vadim Nikolayev, что заметили ошибку и написали мне.

[antonshtihov]

Наконец нашёл нормальный курс!!! А то одна болтавня!

[Bond]

Понятно. Конспектирую. Понравилось как четко объяснили о структуре нейрона.

[lgutfns]

Спасибо Вам большое, сразу все поняла

[AdepTTable]

Электрический заряд накапливается на мембране нейрона а уж никак не в ядре

[MrCollapsik]

Можно предположить ? Что с применением рекуррентных сетей можно в дальнейшем задавать норматив цикла жизней и тем самым программировать/моделировать под нужды имеющегося ?

[vnwvixz]

Здравствйте Андрей я хочу начать осваивать python я буду использовать ваши уроки

[ykagekz]

Андрей, все классно, но вот интонация у вас слишком убаюкивающая. Вы как-будто детям сказку на ночь читаете, а не лекцию. Кроме этого - все остальное по делу