Объяснение Кераса: количество узлов во входном слое

Question

Я пытаюсь понять связь между простым Персептроном и нейронной сетью, которую можно получить при использовании класса keras Sequence .

Я узнал, чтоПерцептрон нейронной сети выглядит так:

Каждый «узел» в первом слое является одной из особенностей образца x_1, x_2, ..., x_n

Может ли кто-нибудь объяснить переход к нейронной сети, который я нашел в пакете Keras ниже?Поскольку входной слой имеет четыре узла, означает ли это, что сеть состоит из четырех сетей персептрона?

Answer 1

Кажется, существует недоразумение, что такое персептрон. Персептрон - это единица, которая умножает входы на веса, суммирует их и применяет функцию активации:

Теперь ваши диаграммы называются многослойными персептронами (MLP) и состоят из стека персептронов, организованных в слоях, wiki . В Керасе нет явного понятия персептрона, но есть слой персептронов, реализованный как слой Dense, потому что слои плотно связаны, то есть каждый выход связан с каждым входом между слоями. Вторая диаграмма будет соответствовать:

model = Sequential()
model.add(Dense(4, activation='sigmoid', input_dim=3))
model.add(Dense(4, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

при условии, что у вас есть сигмовидная активация. В этом случае входной слой является неявным, указав input_dim=3, а конечный уровень будет выходным.