Reseau neuronal

Benn neuron artifisiyel bu yomb dafay boole valeur yiñ dugal ci jëfandikoo ay poid, yokk benn biais, ba noppi jëfandikoo fonction activation. Poids yi ñooy saytu ni input bu nekk di jàppale. Bias bi mooy soppi resultaa bi. Aktiwisaasioŋ bu amul rëdd dafay may diisaay yi ñu wane diggante yi benn pilu jëf ligneer bu seer mënu ñu woon. Ci misaal, aktivaasioŋ ReLU dafay delloo nul ci dugal bu baaxul ba noppi bàyyi dugal bu baax te du soppiku. Reseau yi mën nañu jëfandikoo ay aktivasioŋ yu wuute ci ay layer yu wuute. Benn couche de sortie lañu tànnee ngir méngoo ak liggéey bi: ab prediction numérique duñu ko tekki ci anam wi ñuy tekki poñ yi ci kategori yi mëna am. Bu ñuy tàggat, ab fonction perte dafay méngale li génn ak liñu bëgg. Backpropagation dafay jëfandikoo sàrtu chaine ngir xayma ni parametre yi di amee ci ñàkk gi. Optimiser bi dafay jëfandikoo leeral yooyu ngir yeesal parametre yi. Tasaaro ci ginaaw dafay xayma degrade yi; garantiwul ni model bi dina am pexe mi gëna baax wala dina mëna yamale bu baax. Analogie yuur gi daa gàtt. Neuron artifisiyel ay abstraksioŋ math lañu, te reso bu baax nekkul firnde ci xel mu niroo ak nit. Reseau bu gëna mag mën na nekk misaalu diggante yu jafee xam, waaye mën na gëna njëg ngir doxal, méngoo ak motif yu amul njariñ, wala mu lajj su mbir yi soppeekoo. Teg ko ak baseline bu gëna yomba te natt ko ci misaal yu nekk ci biti ci done yiñ tàggat.