📄 Нейронные сети — MLP

В разделе «Документы и материалы» содержатся Практическое руководство пользователя, Техническое руководство, а также Математические основы и рекомендации по параметрам обучения.

Подробно рассматриваются следующие элементы:

Практическое руководство пользователя

-Подготовка данных

-Конфигурация сети

-Обучение

-Прогнозирование

-Анализ результатов

Техническое руководство и математические основы

-Архитектура сети

-Модель нейрона

-Функции активации

-Прямое распространение

-Обратное распространение

-Градиентный спуск

-Алгоритм обучения

-Нормализация данных

-Вес Инициализация

- Гиперпараметры (скорость обучения, количество эпох, размер пакета)

Рекомендации по параметрам обучения

-Пример: Данные о валютах

-Пример: Логическая классификация

-Пример: Классификация кругов

-Пример: Регрессия

-Пример: Многоклассовая классификация

-Пример: Регрессия временных рядов

-Пример: Обнаружение спама / Бинарная классификация текста