Rețea neuronală cu mai multe straturi

Autor: Roger Morrison
Data Creației: 26 Septembrie 2021
Data Actualizării: 11 Mai 2024
Anonim
10.4: Neural Networks: Multilayer Perceptron Part 1 - The Nature of Code
Video: 10.4: Neural Networks: Multilayer Perceptron Part 1 - The Nature of Code

Conţinut

Definiție - Ce înseamnă rețeaua neuronală cu mai multe straturi?

O rețea neuronală cu mai multe straturi conține mai mult de un strat de neuroni sau noduri artificiali. Acestea diferă foarte mult prin design. Este important de menționat că, deși rețelele neuronale cu un singur strat au fost utile la începutul evoluției AI, marea majoritate a rețelelor utilizate astăzi au un model cu mai multe straturi.


O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.

Techopedia explică rețeaua neuronală cu mai multe straturi

Rețelele neuronale multistrat pot fi configurate în mai multe moduri. În mod obișnuit, acestea au cel puțin un strat de intrare, care sunt intrări ponderate la o serie de straturi ascunse și un strat de ieșire la final. Aceste configurații mai sofisticate sunt, de asemenea, asociate cu acumulări neliniare folosind sigmoide și alte funcții pentru a direcționa arderea sau activarea neuronilor artificiali. În timp ce unele dintre aceste sisteme pot fi construite fizic, cu materiale fizice, majoritatea sunt create cu funcții software care modelează activitatea neuronală.

Rețelele neuronale convoluționale (CNN), atât de utile pentru procesarea imaginii și viziunea computerului, precum și rețelele neuronale recurente, rețelele profunde și sistemele de credințe profunde sunt toate exemple de rețele neuronale multistrat. CNN-urile, de exemplu, pot avea zeci de straturi care funcționează secvențial pe o imagine. Toate acestea sunt esențiale pentru înțelegerea modului în care funcționează rețelele neuronale moderne.