ვიდეო: რა არის მრავალშრიანი ნერვული ქსელი?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
ა მრავალშრიანი პერცეპტრონი (MLP) არის ხელოვნური მიწოდების კლასი ნერვული ქსელი (ANN). MLP შედგება კვანძების მინიმუმ სამი ფენისგან: შეყვანის ფენა, ფარული ფენა და გამომავალი ფენა. შეყვანის კვანძების გარდა, თითოეული კვანძი არის a ნეირონი რომელიც იყენებს არაწრფივი აქტივაციის ფუნქციას.
ანალოგიურად, ისმის კითხვა, როგორ სწავლობს მრავალშრიანი ნერვული ქსელი?
მრავალშრიანი ქსელები არაწრფივი სიმრავლეების კლასიფიკაციის პრობლემის გადაჭრა ფარული ფენების გამოყენებით, რომელთა ნეირონები არიან პირდაპირ არ არის დაკავშირებული გამოსავალთან. დამატებითი ფარული ფენები შეუძლია გეომეტრიულად განიმარტება, როგორც დამატებითი ჰიპერ-სიბრტყეები, რომლებიც აძლიერებენ განცალკევების შესაძლებლობებს ქსელი.
გარდა ამისა, რატომ გამოვიყენოთ მრავალი ფენა ნერვულ ქსელში? ა ნერვული ქსელი იყენებს არაწრფივ ფუნქციას ყოველ ჯერზე ფენა . ორი ფენები ნიშნავს შეყვანის ხაზოვანი კომბინაციების არაწრფივი ფუნქციების წრფივი კომბინაციის არაწრფივ ფუნქციას. მეორე ბევრად უფრო მდიდარია ვიდრე პირველი. აქედან გამომდინარეობს შესრულების განსხვავება.
ამის გათვალისწინებით, როგორ მუშაობს მრავალშრიანი პერცეტრონი?
ა მრავალშრიანი პერცეპტრონი (MLP) არის ღრმა, ხელოვნური ნერვული ქსელი . ისინი შედგება შეყვანის ფენისგან სიგნალის მისაღებად, გამომავალი ფენისგან, რომელიც იღებს გადაწყვეტილებას ან წინასწარმეტყველებას შეყვანის შესახებ, და ამ ორს შორის, ფარული ფენების თვითნებური რაოდენობისგან, რომლებიც MLP-ის ნამდვილი გამოთვლითი ძრავია.
რა არის სიგმოიდური ფუნქცია ნერვულ ქსელში?
ხელოვნურის სფეროში Ნეირონული ქსელები , სიგმოიდური ფუნქცია არის აქტივაციის ტიპი ფუნქცია ხელოვნური ნეირონებისთვის. The სიგმოიდური ფუნქცია (ლოგისტიკის განსაკუთრებული შემთხვევა ფუნქცია ) და მისი ფორმულა ასე გამოიყურება: შეგიძლიათ გქონდეთ რამდენიმე ტიპის აქტივაცია ფუნქციები და ისინი საუკეთესოდ შეეფერება სხვადასხვა მიზნებს.
გირჩევთ:
როგორ მუშაობს მარტივი ნერვული ქსელი?
ნერვული ქსელის ძირითადი იდეა არის კომპიუტერის შიგნით ბევრი მჭიდროდ დაკავშირებული ტვინის უჯრედების სიმულაცია (გამარტივებული, მაგრამ გონივრულად ერთგული გზით კოპირება), ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ აიძულოთ ის ისწავლოს საგნები, ამოიცნოს შაბლონები და მიიღოს გადაწყვეტილებები ადამიანური გზით. მაგრამ ეს არ არის ტვინი
რა არის Intel ნერვული გამოთვლითი ჯოხი?
Movidius™ Neural Compute Stick (NCS) არის გულშემატკივართა გარეშე ღრმა სწავლის პატარა მოწყობილობა, რომელიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ AI პროგრამირების შესასწავლად. Movidius Neural Compute Stick შესაძლებელს გახდის ღრმა ნერვული ქსელის (DNN) დასკვნის აპლიკაციების სწრაფ პროტოტიპირებას, ვალიდაციას და განთავსებას კიდეზე
რა არის მრავალშრიანი პერცეპტრონი მონაცემთა მოპოვებაში?
მრავალშრიანი პერცეტრონი (MLP) არის ხელოვნური ნერვული ქსელის (ANN) კლასი. შეყვანის კვანძების გარდა, თითოეული კვანძი არის ნეირონი, რომელიც იყენებს არაწრფივი აქტივაციის ფუნქციას. MLP იყენებს ზედამხედველობით სწავლის ტექნიკას, რომელსაც ეწოდება backpropagation ტრენინგისთვის
როგორ მუშაობს მიმავალი ნერვული ქსელი?
მიმავალი ნეირონული ქსელი იყო ხელოვნური ნერვული ქსელის პირველი და უმარტივესი ტიპი. ამ ქსელში ინფორმაცია მოძრაობს მხოლოდ ერთი მიმართულებით, წინ, შეყვანის კვანძებიდან, ფარული კვანძების გავლით (ასეთის არსებობის შემთხვევაში) და გამომავალი კვანძებისკენ. ქსელში არ არის ციკლები ან მარყუჟები
როგორ მუშაობს კონვოლუციური ნერვული ქსელები?
კონვოლუციური ნერვული ქსელი (ConvNet/CNN) არის ღრმა სწავლის ალგორითმი, რომელსაც შეუძლია მიიღოს შეყვანილი სურათი, მიანიჭოს მნიშვნელობა (შესასწავლი წონა და მიკერძოება) გამოსახულების სხვადასხვა ასპექტს/ობიექტს და შეუძლია ერთმანეთისგან განასხვავოს