Здравствуйте, у меня ряд вопросов про нейросети. Программирование для меня, что то вроде хобби, поэтому ели вопросы будут глупые то не серчайте.
В чем разница между многослойными нейросетями и многослойными перцептроном?
Как работает обучение без учителя?
Как работает самостоятельная классификация нейросети? (в этой
статье рассказано о том что нейросеть не обучаясь как бы может самостоятельно классифицировать по одинаковым признакам )
Как работает обучение по генетическому алгоритму ? (нейросети с дополнениями топологий)
Можно ли представить нейросеть в матричном виде? То есть не через алгоритм, а через линейную математику.
Когда в YouTube демонстрируется видео как нейросеть обучается парковаться у меня возникает вопрос. Если обучение происходит за один цикл, то есть задача и тут же ответ, как нейросеть понимает на каком этапе сделала ошибку ? Как на таких видео происходит
обучение (условно)?
Сверточная нейросеть создана для классификации изображений, а есть разверточные нейросети которые умеют воспроизводить изображение? Если да, то как работает, ведь в сверточной сети есть слой свертки?
Слой свертки в сверточной нейросети создан для уменьшения изображения, тогда если само изображение не большое можно использовать стандартную сеть ?
Можно ли заменить слои свертки в сверточной нейросети на другие алгоритмы уменьшения изображения (например
Seam carving), а после применить нахождения линий как в человеческом глазе и уже эти данные скармливать сети?
Как определить необходимое количество слоев нейросити и сколько нейронов должно быть в каждом слове?
Заранее благодарю за ответы.
