Полносвязная нейронная сеть (Fully Connected Neural Network‚ FCN) – это архитектура искусственной нейронной сети‚ где каждый нейрон в одном слое соединен с каждым нейроном в предыдущем и последующем слоях. Это означает‚ что нет пропущенных связей между слоями. В отличие от других типов нейронных сетей‚ таких как сверточные или рекуррентные‚ FCN не используют специализированные соединения‚ а обладают полностью плотной связностью.
Архитектура
Типичная полносвязная сеть состоит из нескольких слоев⁚
- Входной слой (Input Layer)⁚ Принимает входные данные‚ которые представляют собой вектор признаков. Количество нейронов в этом слое равно размерности входного вектора.
- Скрытые слои (Hidden Layers)⁚ Один или несколько промежуточных слоев‚ где происходит обработка информации. В каждом скрытом слое нейроны выполняют нелинейные преобразования входных данных‚ извлекая более сложные признаки. Количество скрытых слоев и нейронов в каждом слое является гиперпараметром‚ который подбирается в процессе обучения.
- Выходной слой (Output Layer)⁚ Выдает результат обработки. Количество нейронов в этом слое зависит от задачи⁚ например‚ для задачи классификации с K классами будет K нейронов‚ а для задачи регрессии – один нейрон.
Каждый нейрон в FCN выполняет взвешенную сумму своих входных сигналов‚ добавляет смещение и применяет функцию активации; Функция активации вносит нелинейность в модель‚ позволяя сети аппроксимировать сложные нелинейные зависимости.
Функция активации
Выбор функции активации важен для эффективности сети. Популярные функции активации включают⁚
- Сигмоида
- Гиперболический тангенс
- ReLU (Rectified Linear Unit)
- Softmax (для выходного слоя в задачах классификации)
Принцип работы
Информация проходит через сеть от входного слоя к выходному. На каждом слое нейроны выполняют свои вычисления‚ передавая результат на следующий слой. Процесс распространения сигнала называется прямым распространением (forward propagation). В процессе обучения сети веса связей между нейронами корректируются с помощью алгоритмов обратного распространения ошибки (backpropagation)‚ которые минимизируют разницу между предсказанными и фактическими значениями.
Преимущества и недостатки
Преимущества⁚
- Простая архитектура и реализация.
- Способность аппроксимировать сложные функции.
- Хорошо подходит для задач классификации и регрессии.
Недостатки⁚
- Может быть вычислительно дорогостоящей для больших входных данных.
- Может быть подвержена переобучению (overfitting).
- Не эффективна для обработки данных с пространственной структурой (изображения‚ видео).
Применение
Полносвязные нейронные сети применяются в различных областях‚ включая⁚
- Классификация изображений (после предварительной обработки).
- Распознавание речи.
- Обработка естественного языка.
- Прогнозирование временных рядов.
Несмотря на существование более специализированных архитектур нейронных сетей‚ полносвязные сети остаются важным инструментом машинного обучения‚ особенно для задач с относительно небольшим количеством входных данных и без четко выраженной пространственной или временной структуры.
