Mam wrażenie, że wokół sieci neuronowych narosło wiele mitów. Nawet niektórzy starsi członkowie mojej rodziny na hasło „sztuczna inteligencja” robią posępną minę, niezależnie od tego, czy mowa jest o generowaniu obrazów czy – na przykład – o rozpoznawaniu odręcznego pisma czy też tłumaczeniu tekstu z jednego języka na drugi. Tymczasem sieć neuronowa, czy bardziej precyzyjnie wielowarstwowy perceptron, jest stosunkowo prostym matematycznym konstruktem, do zrozumienia którego powinna wystarczyć wiedza na poziomie szkoły średniej...

Zagadnienia poruszane w tym artykule:

• Sieć neuronowa od zera;
• Problemy optymalizacyjne;
• Normalizacja problemu;
• Metoda malejącego gradientu;
• Pochodna funkcji;
• Wyznaczanie pochodnej wszystkich parametrów;
• Reużywanie zmiennych;
• Szkic implementacji sieci neuronowej;
• Klasa basowa węzła drzewa wyrażenia;
• Węzły drzewa wyrażenia;
• Testujemy sieć'.

Artykuł pochodzi z magazynu Programista nr 111 (1/2024). Szczegółowy spis treści wydania nr 111: https://programistamag.pl/programista-1-2024-111/

Autorem artykułu jest Wojciech Sura. Programuje 30 lat, z czego 15 komercyjnie; ma na koncie aplikacje desktopowe, webowe, mobilne i wbudowane – pisane w C#, C++, Javie, Delphi, PHP, JavaScript i w jeszcze kilku innych językach. Obecnie pracuje w SII – największym w Polsce dostawcy usług doradztwa technologicznego, transformacji cyfrowej, Business Process Outsourcing i inżynierii.

>>FRAGMENT TEGO ARTYKUŁU DO POBRANIA<<