Turinys:
Apibrėžimas - ką reiškia paslėptas sluoksnis?
Paslėptas sluoksnis dirbtiniame neuronų tinkle yra sluoksnis tarp įvesties ir išvesties sluoksnių, kur dirbtiniai neuronai priima svertinių įėjimų rinkinį ir sukuria išėjimą per aktyvavimo funkciją. Tai tipiška beveik bet kokio nervų tinklo dalis, kurioje inžinieriai imituoja žmogaus smegenyse vykdomos veiklos rūšis.
„Techopedia“ paaiškina paslėptą sluoksnį
Paslėpti nervinio tinklo sluoksniai nustatomi įvairiais būdais. Kai kuriais atvejais svertiniai įėjimai yra paskirstomi atsitiktine tvarka. Kitais atvejais jie yra tiksliai sureguliuoti ir sukalibruoti naudojant procesą, vadinamą atgaliniu dauginimu. Bet kuriuo atveju, dirbtinis neuronas paslėptame sluoksnyje veikia kaip biologinis neuronas smegenyse - jis priima tikimybinius įvesties signalus, veikia juos ir paverčia juos išvestimi, atitinkančia biologinio neurono aksoną.
Daugybė mašininio mokymosi modelių analizių yra nukreipta į paslėptų sluoksnių sudarymą neuroniniame tinkle. Yra keletas būdų, kaip nustatyti šiuos paslėptus sluoksnius, kad būtų gauti įvairūs rezultatai - pavyzdžiui, konvoliuciniai neuroniniai tinklai, kuriuose pagrindinis dėmesys skiriamas vaizdo apdorojimui, pasikartojantys neuroniniai tinklai, kuriuose yra atminties elementas, ir paprasti srautiniai neuroniniai tinklai, kurie tiesiogiai veikia mokymo duomenis. rinkiniai.
Šis apibrėžimas buvo parašytas atsižvelgiant į neuroninius tinklus
