Нейронные сети в Java. Реализация сети перцептронов.

• Создан пустой проект.  

• Создан новый класс перцептрон с методом ней.  

• Определен параметр смещения bas для всех нейронов.  

• Параметр смещения bas общий для всех нейронов.  

• Веса также общие для всей сети.  

• Проблемы со звуком, запись будет дописана на монтаже.  

• Создано поле для количества слоев.  

• Объявлен массив целых чисел для количества нейронов в каждом слое.  

• Конструктор с параметром для массива любой длины.  

• Создан новый экземпляр класса.  

• Пример с двумя входами, тремя нейронами и двумя выходами.  

• Массив входов и выходов для каждого слоя.  

• Объяснение метода fit_forward.  

• Данные подаются на вход и обрабатываются слоями.  

• Результаты обрабатываются и передаются на следующий слой.  

• Схематическое изображение нейронной сети.  

• Три слоя: входной, скрытый и выходной.  

• Данные обрабатываются и передаются между слоями.  

• Создание массива выходов.  

• Прохождение по всем слоям, кроме входного.  

• Обработка каждого нейрона и сложение результатов.  

• Обработка входов и умножение на веса.  

• Сложение результатов и добавление смещения.  

• Сравнение значений с нулем для определения выхода.  

• Обновление входов для следующего слоя.  

• Выход одного слоя служит входом для следующего.  

• Печать выходов для проверки.  

• Проверка правильности работы сети.  

• Изменение весов и смещений для получения разных выходов.  

• Домашнее задание: возможность получения разных значений на выходе.