Леонид Князев,
Это спорный вопрос в долгосрочной перспективе, так как вопрос и ответ будут существовать в интернете и доступны загуглившим целую вечность, а заготовка в песочнице автоматически удалится через месяц
при добавлении нейрона, за счет веса w и формируется f(x) = w*x?
Так просто ты не поймешь, добавление нейрона влияет на возможности всех других нейронов.
Проекты с нейронными сетями делаются без понимания что делает каждый нейрон. И даже если добыть какое-то понимание, то это одна возможная интерпретация.
Понимать можно глобальные возможности сети с определенными параметрами
каждый слой можно заменить одной кривой на графике, к примеру для разделения груш от яблок
Это не верно.
Если у тебя 0 скрытых слоев, (то есть слой инпутов и слой оутпутов) тогда сеть только линейные функции может описывать.
Если у тебя есть хотябы 1 слой между ними, то чтобы добавить новую кривую на график, нужно добавить 1 нейрон в этот скрытый слой.
И сеть с 1им скрытым слоем может аппроксимировать любую нелинейную ф-цию.
AlexBoss,
Есть еще эмпирически не опровергнутое утверждение, что на одном слое для сложных функций нужно значительно больше нейронов для описания той же функции, что можно описать большим кол-вом слоев.
Могу только посоветовать оригинальные статьи Хинтона, Лекуна, Бенжио.
На вопрос почему много слоев работает лучше чем один нет теоретического обоснования.
Исследователи в основном пробуют что-то новое в каждой статье.
Ты можешь сделать одинаковый функционал с 1м слоем и с 1000.
Количество слоев для определенной проблемы можно обосновать тем, что в других подобных проектах сейчас популярно столько слоев и ты таким образом будешь полагаться на их опыт и развивать его.
Угадываю, что тебе нужно, поправляй:
1. Сделать все divы из нижнего списка невидимыми изначально.
2. Нажимая на каждую ссылку в первом списке, показывался соответствующий ей по номеру див (и только он один).
