Turinys:
- Apibrėžimas - ką reiškia daugiasluoksnis neuroninis tinklas?
- „Techopedia“ paaiškina daugiasluoksnį neuroninį tinklą
Apibrėžimas - ką reiškia daugiasluoksnis neuroninis tinklas?
Daugiasluoksnį nervų tinklą sudaro daugiau nei vienas dirbtinių neuronų ar mazgų sluoksnis. Jie labai skiriasi dizainu. Svarbu pažymėti, kad nors vieno sluoksnio neuroniniai tinklai buvo naudingi ankstyvoje PG evoliucijos pradžioje, didžioji dauguma šiandien naudojamų tinklų turi daugiasluoksnį modelį.
„Techopedia“ paaiškina daugiasluoksnį neuroninį tinklą
Daugiasluoksnius neuroninius tinklus galima nustatyti įvairiais būdais. Paprastai jie turi bent vieną įvesties sluoksnį, kuris siunčia svertinius įėjimus paslėptų sluoksnių serijai, o išvesties sluoksnį - pabaigoje. Šie sudėtingesni nustatymai taip pat yra siejami su netiesinėmis konstrukcijomis, naudojančiomis sigmoidus ir kitas funkcijas, nukreipiančias dirbtinių neuronų šaudymą ar aktyvavimą. Nors kai kurios iš šių sistemų gali būti sukurtos fiziškai, naudojant fizines medžiagas, dauguma jų sukurtos naudojant programinės įrangos funkcijas, kurios modeliuoja nervų veiklą.
Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN), tokie naudingi vaizdų apdorojimui ir kompiuteriniam matymui, taip pat pasikartojantys neuroniniai tinklai, giluminiai tinklai ir gilaus įsitikinimo sistemos yra visi daugiasluoksnių neuroninių tinklų pavyzdžiai. Pavyzdžiui, CNN gali turėti dešimtis sluoksnių, kurie paeiliui veikia atvaizdą. Visa tai yra labai svarbu norint suprasti, kaip veikia šiuolaikiniai neuroniniai tinklai.
