Šta je višeslojna neuronska mreža?
Šta je višeslojna neuronska mreža?

Video: Šta je višeslojna neuronska mreža?

Video: Šta je višeslojna neuronska mreža?
Video: UI Umjetne neuronske mreže (3/4): umjetna neuronska mreža 2024, Novembar
Anonim

A višeslojni perceptron (MLP) je klasa vještačkog feedforwarda neuronske mreže (ANN). MLP se sastoji od najmanje tri sloja čvorova: ulaznog sloja, skrivenog sloja i izlaznog sloja. Osim ulaznih čvorova, svaki čvor je a neuron koji koristi funkciju nelinearne aktivacije.

Slično, postavlja se pitanje kako višeslojna neuronska mreža uči?

Višeslojne mreže riješiti problem klasifikacije za nelinearne skupove korištenjem skrivenih slojeva, čiji neuroni su nije direktno povezan na izlaz. Dodatni skriveni slojevi mogu može se geometrijski tumačiti kao dodatne hiperravnine, koje povećavaju kapacitet razdvajanja mreže.

Dodatno, zašto koristiti više slojeva u neuronskoj mreži? A neuronske mreže koristi nelinearnu funkciju na svakom sloj . Dva slojeva označava nelinearnu funkciju linearne kombinacije nelinearnih funkcija linearnih kombinacija ulaza. Drugi je mnogo bogatiji od prvog. Otuda i razlika u performansama.

Imajući ovo u vidu, kako radi višeslojni perceptron?

A višeslojni perceptron (MLP) je duboko, umjetno neuronske mreže . Sastoje se od ulaznog sloja za primanje signala, izlaznog sloja koji donosi odluku ili predviđanje o ulazu, a između ta dva, proizvoljnog broja skrivenih slojeva koji su pravi računski mehanizam MLP-a.

Šta je sigmoidna funkcija u neuronskoj mreži?

Na polju vještačkog Neuralne mreže , the sigmoidna funkcija je vrsta aktivacije funkcija za umjetne neurone. The Sigmoidna funkcija (poseban slučaj logistike funkcija ) i njegova formula izgleda ovako: Možete imati nekoliko tipova aktivacije funkcije i najprikladniji su za različite namjene.

Preporučuje se: