Miért van a neurális hálózatoknak több rétege?
Miért van a neurális hálózatoknak több rétege?

Videó: Miért van a neurális hálózatoknak több rétege?

Videó: Miért van a neurális hálózatoknak több rétege?
Videó: Számítógép hálózatok 7. előadás: Hálózati réteg - adatsík 2024, November
Anonim

mi miért több rétege van és többszörös csomópontok per réteg a neurális hálózat ? Mi szükség legalább egy rejtett réteggel egy nemlineáris aktiválás a nemlineáris függvények megtanulásához. Általában mindegyikre gondol az ember réteg mint absztrakciós szint. Így lehetővé teszi, hogy a modell összetettebb funkciókhoz is illeszkedjen.

Azt is tudni kell, hogy miért használjunk több réteget egy neurális hálózatban?

A neurális hálózat minden esetben nemlineáris függvényt használ réteg . Kettő rétegek a bemenetek lineáris kombinációinak nemlineáris függvényei lineáris kombinációjának nemlineáris függvényét jelenti. A második sokkal gazdagabb, mint az első. Innen ered a teljesítménybeli különbség.

Továbbá, mi az a többrétegű neurális hálózat? A többrétegű perceptron (MLP) a mesterséges előrecsatolás egy osztálya neurális hálózat (ANN). Az MLP legalább három csomópontrétegből áll: egy bemenetből réteg , egy rejtett réteg és egy kimenet réteg . A bemeneti csomópontok kivételével minden csomópont a idegsejt amely nemlineáris aktiválási függvényt használ.

Ennek kapcsán miért vannak a neurális hálózatoknak rétegei?

Neurális hálózatok (olyasmi) szükség többszörös rétegek annak érdekében, hogy megismerjük az adatokon belüli részletesebb és több absztrakciós összefüggéseket, valamint azt, hogy a jellemzők hogyan hatnak egymásra nemlineáris szinten.

Hány rétegű legyen egy neurális hálózat?

Azonban, neurális hálózatok két rejtett rétegek bármilyen alakú függvényt ábrázolhat. Jelenleg nincs elméleti oka a használatnak neurális hálózatok kettőnél több rejtve rétegek . Valójában azért sok gyakorlati problémák esetén nincs ok arra, hogy egynél többet rejtsenek el réteg.

Ajánlott: