Mam wrażenie, iż wokół sieci neuronowych narosło wiele mitów. choćby 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. w tej chwili pracuje w SII – największym w Polsce dostawcy usług doradztwa technologicznego, transformacji cyfrowej, Business Process Outsourcing i inżynierii.
