Требуемые условия завершения
Многослойный перцептрон на Python (ссылка на код в описании видео)
Оглавление
Создание полносвязной нейронной сети [редактировать]
Многослойный перцептрон на Python (ссылка на код в описании видео)
Youtube: https://www.youtube.com/@artur_shaikhutdinov
Rutube: https://rutube.ru/video/c484f47370ae76f6014d75c643c7f70f/
VK Видео: https://vk.com/video-214877772_456239049
Подписывайтесь на наши видеоканалы!
Многослойный перцептрон (MLP) - это тип искусственной нейронной сети, состоящий из нескольких слоев нейронов, соединенных друг с другом. Его архитектура включает входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый нейрон в одном слое соединен со всеми нейронами следующего слоя с помощью взвешенных связей, а активационные функции, такие как ReLU, сигмоидная или tanh, используются для внесения нелинейности в модель. Входной слой получает данные, скрытые слои выполняют преобразование и обучение на основе весов, а выходной слой формирует итоговый результат, например, класс в задаче классификации или числовое значение в задаче регрессии.
В созданном примере многослойный перцептрон применяется для решения задачи машинного обучения в медицинской отрасли для постановки диагноза. Исходные данные обрабатываются входным слоем, затем проходят через скрытые слои, где нейроны вычисляют взвешенную сумму входов и применяют функцию активации, а затем передаются в выходной слой, который формирует итоговый прогноз. В ходе обучения используется обратное распространение ошибки и метод градиентного спуска для корректировки весов связей и улучшения точности модели.
В примере представлена медицинская нейросеть, предназначенная для диагностики артериального давления. Она использует многослойный перцептрон (MLP) с тремя слоями: входным, скрытым и выходным. Входными параметрами являются два числовых значения, относящиеся к показателям систолического и диастолического давления.
Модель обучается на тренировочных данных, содержащих примеры нормального давления, гипотонии и гипертензии. В качестве активационной функции используется сигмоида, что позволяет интерпретировать выходные значения как вероятности принадлежности к тому или иному классу. В ходе обучения применяется алгоритм обратного распространения ошибки, корректирующий веса связей между слоями.
После обучения модель способна классифицировать новые входные данные, определяя, попадают ли они в категорию нормы, гипотонии или гипертензии. Если выходное значение ниже 0.15, ставится диагноз гипотонии, если в диапазоне от 0.15 до 0.8 - норма, а если выше 0.8 - гипертензия.
Реализованная нейросеть демонстрирует применение многослойного перцептрона в области медицинской диагностики, помогая автоматически классифицировать состояние пациента на основе входных данных.
Курсы по созданию нейросетей и машинному обучению: https://courses.rcppe.ru/page/12