Нейросеть действительно может быть представлена как набор искусственных нейронов, каждый из которых может выдавать результат, основанный на входных данных и весах. Веса — это параметры, которые определяют степень влияния входных данных на выход. Они учитываются при подсчете выходного сигнала каждого нейрона.

Использование матриц в нейросетях служит для удобного представления входных данных и весов и их обработки. Каждый вес между входным нейроном и выходным нейроном может быть представлен как элемент матрицы, а входные данные можно представить как вектор. Операция матричного умножения может быть использована для перемножения вектора входных данных с матрицей весов и получения выходных данных. Это вычисление выполняется для каждого нейрона в слое нейронной сети, а результат этого вычисления является входом для следующего слоя.

Кроме того, в этот процесс включена активационная функция, которая позволяет нейронам выбирать важные характеристики из входных данных. Она определяет, насколько активирован нейрон, и как он передает сигнал дальше по сети. Такие функции как сигмоид, ReLU или tanh могут быть использованы в качестве активационных функций.

После прохождения через несколько слоёв нейронов и матричных операций, мы получаем выходные данные, которые представляют собой вектор значений. Этот вектор может быть использован для классификации или регрессии в зависимости от задачи, которую решает нейросеть.
จริงๆ แล้วโครงข่ายประสาทเทียมสามารถมองได้ว่าเป็นชุดของเซลล์ประสาทเทียม ซึ่งแต่ละเซลล์ประสาทสามารถสร้างผลลัพธ์ตามข้อมูลอินพุตและน้ำหนัก น้ำหนักคือพารามิเตอร์ที่กำหนดระดับอิทธิพลของข้อมูลอินพุตที่มีต่อเอาต์พุต พวกมันจะถูกนำมาพิจารณาเมื่อคำนวณสัญญาณเอาท์พุตของเซลล์ประสาทแต่ละอัน การใช้เมทริกซ์ในโครงข่ายประสาทเทียมช่วยให้แสดงข้อมูลอินพุตและน้ำหนักและการประมวลผลได้อย่างสะดวก แต่ละน้ำหนักระหว่างเซลล์ประสาทอินพุตและเซลล์ประสาทเอาท์พุตสามารถแสดงเป็นองค์ประกอบของเมทริกซ์ และข้อมูลอินพุตสามารถแสดงเป็นเวกเตอร์ได้ การดำเนินการคูณเมทริกซ์สามารถใช้เพื่อคูณเวกเตอร์ของอินพุตด้วยเมทริกซ์ของน้ำหนักเพื่อสร้างเอาต์พุต การคำนวณนี้ดำเนินการสำหรับแต่ละเซลล์ประสาทในเลเยอร์โครงข่ายประสาทเทียม และผลลัพธ์ของการคำนวณนี้คืออินพุตไปยังเลเยอร์ถัดไป นอกจากนี้ กระบวนการนี้ยังรวมถึงฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ช่วยให้เซลล์ประสาทสามารถเลือกคุณลักษณะที่สำคัญจากข้อมูลอินพุตได้ โดยจะกำหนดว่าเซลล์ประสาทถูกกระตุ้นมากน้อยเพียงใด และจะส่งสัญญาณต่อไปตามเครือข่ายอย่างไร ฟังก์ชันต่างๆ เช่น sigmoid, ReLU หรือ tanh สามารถใช้เป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งานได้ หลังจากผ่านการทำงานของเซลล์ประสาทและเมทริกซ์หลายชั้น เราจะได้ผลลัพธ์ซึ่งเป็นเวกเตอร์ของค่า เวกเตอร์นี้สามารถใช้ในการจำแนกประเภทหรือการถดถอย ขึ้นอยู่กับปัญหาที่โครงข่ายประสาทเทียมกำลังแก้ไข
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence