Βίντεο: Τι είναι πολυεπίπεδο νευρωνικό δίκτυο;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
ΕΝΑ πολυστρωματικό Το perceptron (MLP) είναι μια κατηγορία τεχνητών τροφοδοσίας νευρικό σύστημα (ΑΝΝΑ). Ένα MLP αποτελείται από τουλάχιστον τρία επίπεδα κόμβων: ένα στρώμα εισόδου, ένα κρυφό στρώμα και ένα στρώμα εξόδου. Εκτός από τους κόμβους εισόδου, κάθε κόμβος είναι α νευρώνας που χρησιμοποιεί μια μη γραμμική συνάρτηση ενεργοποίησης.
Ομοίως, τίθεται το ερώτημα, πώς μαθαίνει ένα πολυστρωματικό νευρωνικό δίκτυο;
Πολυεπίπεδα δίκτυα λύσει το πρόβλημα ταξινόμησης για μη γραμμικά σύνολα χρησιμοποιώντας κρυφά στρώματα, των οποίων οι νευρώνες είναι δεν συνδέεται απευθείας στην έξοδο. Τα πρόσθετα κρυφά επίπεδα μπορώ να ερμηνευθούν γεωμετρικά ως πρόσθετα υπερ-επίπεδα, τα οποία ενισχύουν την ικανότητα διαχωρισμού του δίκτυο.
Επιπλέον, γιατί να χρησιμοποιήσετε πολλαπλά επίπεδα σε ένα νευρωνικό δίκτυο; ΕΝΑ νευρικό σύστημα χρησιμοποιεί μια μη γραμμική συνάρτηση σε κάθε στρώμα . Δύο στρώματα σημαίνει μη γραμμική συνάρτηση γραμμικού συνδυασμού μη γραμμικών συναρτήσεων γραμμικών συνδυασμών εισόδων. Το δεύτερο είναι πολύ πιο πλούσιο από το πρώτο. Εξ ου και η διαφορά στην απόδοση.
Λαμβάνοντας αυτό υπόψη, πώς λειτουργεί ένα Πολυστρωματικό Perceptron;
ΕΝΑ πολυστρωματικό perceptron (MLP) είναι ένα βαθύ, τεχνητό νευρικό σύστημα . Αποτελούνται από ένα επίπεδο εισόδου για τη λήψη του σήματος, ένα επίπεδο εξόδου που λαμβάνει μια απόφαση ή πρόβλεψη σχετικά με την είσοδο, και μεταξύ αυτών των δύο, έναν αυθαίρετο αριθμό κρυφών επιπέδων που είναι η πραγματική υπολογιστική μηχανή του MLP.
Τι είναι η σιγμοειδής συνάρτηση στο νευρωνικό δίκτυο;
Στον τομέα της Τεχνητής Νευρωνικά δίκτυα , ο σιγμοειδές Η λειτουργία είναι ένας τύπος ενεργοποίησης λειτουργία για τεχνητούς νευρώνες. ο Σιγμοειδής συνάρτηση (μια ειδική περίπτωση του logistic λειτουργία ) και ο τύπος του μοιάζει με: Μπορείτε να έχετε διάφορους τύπους ενεργοποίησης λειτουργίες και είναι καλύτερα κατάλληλα για διαφορετικούς σκοπούς.
Συνιστάται:
Τι είναι το παθητικό δίκτυο;
Ένα παθητικό δίκτυο είναι ένας τύπος δικτύου υπολογιστών στο οποίο κάθε κόμβος λειτουργεί σε μια προκαθορισμένη λειτουργία ή διεργασία. Τα παθητικά δίκτυα δεν εκτελούν κανέναν εξειδικευμένο κώδικα ή εντολή σε κανέναν κόμβο και δεν αλλάζουν τη συμπεριφορά τους δυναμικά. Συνήθως, αυτή η συμπεριφορά σχετίζεται με κάθε κόμβο δρομολογητή δικτύου
Πώς φτιάχνεις ένα νευρωνικό δίκτυο στην Python;
Τα παρακάτω είναι τα βήματα που εκτελούνται κατά τη φάση τροφοδοσίας ενός νευρωνικού δικτύου: Βήμα 1: (Υπολογισμός του γινόμενου κουκίδων μεταξύ των εισόδων και των βαρών) Οι κόμβοι στο επίπεδο εισόδου συνδέονται με το επίπεδο εξόδου μέσω τριών παραμέτρων βάρους. Βήμα 2: (Περάστε το αποτέλεσμα από το βήμα 1 μέσω μιας συνάρτησης ενεργοποίησης)
Πώς λειτουργεί απλά ένα νευρωνικό δίκτυο;
Η βασική ιδέα πίσω από ένα νευρωνικό δίκτυο είναι η προσομοίωση (αντιγραφή με απλοποιημένο αλλά εύλογα πιστό τρόπο) πολλών πυκνά διασυνδεδεμένων εγκεφαλικών κυττάρων μέσα σε έναν υπολογιστή, ώστε να μπορείτε να τον κάνετε να μαθαίνει πράγματα, να αναγνωρίζει μοτίβα και να παίρνει αποφάσεις με ανθρώπινο τρόπο. Αλλά δεν είναι εγκέφαλος
Τι κάνει η λειτουργία ενεργοποίησης στο νευρωνικό δίκτυο;
Οι συναρτήσεις ενεργοποίησης είναι μαθηματικές εξισώσεις που καθορίζουν την έξοδο ενός νευρωνικού δικτύου. Η συνάρτηση είναι προσαρτημένη σε κάθε νευρώνα στο δίκτυο και καθορίζει εάν θα πρέπει να ενεργοποιηθεί ("πυροδοτηθεί") ή όχι, με βάση το εάν η είσοδος κάθε νευρώνα είναι σχετική με την πρόβλεψη του μοντέλου
Πώς λειτουργεί το νευρωνικό δίκτυο τροφοδοσίας;
Το νευρωνικό δίκτυο τροφοδοσίας ήταν ο πρώτος και απλούστερος τύπος τεχνητού νευρωνικού δικτύου που επινοήθηκε. Σε αυτό το δίκτυο, οι πληροφορίες κινούνται προς μία μόνο κατεύθυνση, προς τα εμπρός, από τους κόμβους εισόδου, μέσω των κρυφών κόμβων (αν υπάρχουν) και στους κόμβους εξόδου. Δεν υπάρχουν κύκλοι ή βρόχοι στο δίκτυο