Turinys:
Apibrėžimas - ką reiškia svoris?
Svorio idėja yra pamatinė sąvoka dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose. Svertinių įėjimų rinkinys leidžia kiekvienam dirbtiniam sistemos neuronui ar mazgui gaminti susijusius išėjimus. Profesionalai, dirbantys su mašinų mokymu ir dirbtinio intelekto projektais, kuriuose naudojami dirbtiniai neuroniniai tinklai, naudojami panašioms sistemoms, dažnai kalba apie svorį kaip apie biologinių ir technologinių sistemų funkciją.
Svoris taip pat žinomas kaip sinapsinis svoris.
„Techopedia“ paaiškina svorį
Dirbtiniame neurone svertinių įėjimų rinkinys yra transporto priemonė, per kurią neuronas įsijungia į aktyvacijos funkciją ir priima sprendimą (šaudyti arba nešaudyti). Įprasti dirbtiniai neuroniniai tinklai turi įvairius sluoksnius, įskaitant įvesties, paslėptus ir išvesties sluoksnius. Kiekviename sluoksnyje individualus neuronas imasi šių įėjimų ir atitinkamai juos sveria. Tai imituoja atskirų neuronų biologinį aktyvumą, perduodant signalus su tam tikru sinapsės svoriu iš neurono aksono į kito neurono dendritus.
IT profesionalai gali naudoti konkrečias matematines lygtis ir vaizdinio modeliavimo funkcijas, kad parodytų, kaip sinapsiniai svoriai naudojami dirbtiniame nervų tinkle. Sistemoje, vadinamoje atgalinis dauginimas, įvesties svorius galima keisti atsižvelgiant į išvesties funkcijas, nes sistema sužino, kaip teisingai juos pritaikyti. Visa tai lemia, kaip neuroniniai tinklai veikia sudėtingesniuose kompiuterinio mokymo projektuose.
Šis apibrėžimas buvo parašytas atsižvelgiant į neuroninius tinklus
