Video: Ի՞նչ է բազմաշերտ նեյրոնային ցանցը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ա բազմաշերտ պերցեպտրոնը (MLP) առաջընթաց արհեստականների դաս է նեյրոնային ցանց (ANN): MLP-ն բաղկացած է հանգույցների առնվազն երեք շերտից՝ մուտքային շերտ, թաքնված շերտ և ելքային շերտ: Բացառությամբ մուտքային հանգույցների, յուրաքանչյուր հանգույց a նեյրոն որն օգտագործում է ոչ գծային ակտիվացման ֆունկցիա:
Նմանապես, հարցնում են՝ ինչպե՞ս է սովորում բազմաշերտ նեյրոնային ցանցը:
Բազմաշերտ ցանցեր լուծել դասակարգման խնդիրը ոչ գծային բազմությունների համար՝ օգտագործելով թաքնված շերտերը, որոնց նեյրոնները են ուղղակիորեն միացված չէ ելքին: Լրացուցիչ թաքնված շերտերը կարող է երկրաչափական առումով մեկնաբանվել որպես լրացուցիչ հիպերհարթություններ, որոնք մեծացնում են բաժանման կարողությունը ցանց.
Բացի այդ, ինչու՞ օգտագործել մի քանի շերտեր նեյրոնային ցանցում: Ա նեյրոնային ցանց ամեն անգամ օգտագործում է ոչ գծային ֆունկցիա շերտ . Երկու շերտերը նշանակում է մուտքերի գծային համակցությունների ոչ գծային ֆունկցիաների գծային համակցության ոչ գծային ֆունկցիա: Երկրորդը շատ ավելի հարուստ է, քան առաջինը։ Այստեղից էլ կատարողականի տարբերությունը:
Հաշվի առնելով սա՝ ինչպե՞ս է աշխատում բազմաշերտ պերցեպտրոնը:
Ա բազմաշերտ պերցեպտրոն (MLP) խորը, արհեստական նեյրոնային ցանց . Դրանք կազմված են ազդանշանը ստանալու համար մուտքային շերտից, ելքային շերտից, որը որոշում կամ կանխատեսում է կայացնում մուտքի վերաբերյալ, և այդ երկուսի միջև կամայական թվով թաքնված շերտերից, որոնք MLP-ի իրական հաշվողական շարժիչն են:
Ի՞նչ է սիգմոիդ ֆունկցիան նեյրոնային ցանցում:
Արհեստականի դաշտում Նյարդային ցանցեր , է սիգմոիդ ֆունկցիան ակտիվացման տեսակ է ֆունկցիան արհեստական նեյրոնների համար. Այն Սիգմոիդ ֆունկցիան (լոգիստիկայի հատուկ դեպք ֆունկցիան ) և դրա բանաձևն ունի հետևյալ տեսքը. Դուք կարող եք ունենալ մի քանի տեսակի ակտիվացում գործառույթները և դրանք լավագույնս հարմար են տարբեր նպատակների համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչու՞ նեյրոնային ցանցերն ունեն մի քանի շերտեր:
Ինչու՞ մենք ունենք մի քանի շերտ և մի քանի հանգույց յուրաքանչյուր շերտում նեյրոնային ցանցում: Մեզ պետք է առնվազն մեկ թաքնված շերտ ոչ գծային ակտիվացմամբ, որպեսզի կարողանանք սովորել ոչ գծային ֆունկցիաներ։ Սովորաբար յուրաքանչյուր շերտը ընկալում է որպես աբստրակցիոն մակարդակ: Այսպիսով, դուք թույլ եք տալիս մոդելին տեղավորել ավելի բարդ գործառույթներ
Ինչպե՞ս եք նեյրոնային ցանց ստեղծել Python-ում:
Հետևյալ քայլերն են, որոնք կատարվում են նեյրոնային ցանցի հետադարձ փուլի ընթացքում. Քայլ 1. (Հաշվարկել կետային արտադրյալը մուտքերի և կշիռների միջև) Մուտքային շերտի հանգույցները միացված են ելքային շերտին երեք քաշային պարամետրերի միջոցով: Քայլ 2. (1-ին քայլի արդյունքը փոխանցեք ակտիվացման գործառույթի միջոցով)
Ինչպե՞ս է նեյրոնային ցանցը պարզ աշխատում:
Նյարդային ցանցի հիմնական գաղափարը համակարգչի ներսում շատ խիտ փոխկապակցված ուղեղի բջիջների նմանակումն է (պատճենել պարզեցված, բայց ողջամտորեն հավատարիմ կերպով), որպեսզի կարողանաք ստիպել նրան սովորել բաներ, ճանաչել օրինաչափությունները և որոշումներ կայացնել մարդկային ձևով: Բայց դա ուղեղ չէ
Ի՞նչ է բազմաշերտ պերցեպտրոնը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ:
Բազմաշերտ պերցեպտրոնը (MLP) առաջընթաց արհեստական նեյրոնային ցանցի (ANN) դաս է: Բացի մուտքային հանգույցներից, յուրաքանչյուր հանգույց նեյրոն է, որն օգտագործում է ոչ գծային ակտիվացման ֆունկցիա։ MLP-ն օգտագործում է վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա, որը կոչվում է ետ տարածում վերապատրաստման համար
Ինչպե՞ս է աշխատում առաջ մղվող նեյրոնային ցանցը:
Հետադարձ նեյրոնային ցանցը մշակված արհեստական նեյրոնային ցանցի առաջին և ամենապարզ տեսակն էր: Այս ցանցում տեղեկատվությունը շարժվում է միայն մեկ ուղղությամբ՝ առաջ, մուտքային հանգույցներից, թաքնված հանգույցների միջով (եթե այդպիսիք կան) և դեպի ելքային հանգույցներ։ Ցանցում ցիկլեր կամ օղակներ չկան