Ko'p qatlamli neyron tarmoq nima?
Ko'p qatlamli neyron tarmoq nima?

Video: Ko'p qatlamli neyron tarmoq nima?

Video: Ko'p qatlamli neyron tarmoq nima?
Video: Biologik neyron tarmoqning sun'iy analogi nima? - IT TERMIN 2024, Noyabr
Anonim

A ko'p qatlamli perceptron (MLP) - oldinga uzatiladigan sun'iylar sinfi neyron tarmoq (ANN). MLP kamida uchta tugun qatlamidan iborat: kirish qatlami, yashirin qatlam va chiqish qatlami. Kirish tugunlaridan tashqari har bir tugun a neyron Bu chiziqli bo'lmagan faollashtirish funktsiyasidan foydalanadi.

Xuddi shunday, ko'p qatlamli neyron tarmoq qanday o'rganadi?

Ko'p qatlamli tarmoqlar neyronlari yashirin qatlamlardan foydalangan holda chiziqli bo'lmagan to'plamlarni tasniflash masalasini hal qilish bor chiqishga bevosita ulanmagan. Qo'shimcha yashirin qatlamlar mumkin ning ajratish qobiliyatini oshiradigan qo'shimcha giper tekisliklar sifatida geometrik talqin qilinishi mumkin tarmoq.

Bundan tashqari, nega neyron tarmoqda bir nechta qatlamlardan foydalanish kerak? A neyron tarmoq har birida chiziqli bo'lmagan funksiyadan foydalanadi qatlam . Ikki qatlamlar kirishlarning chiziqli birikmalarining chiziqli bo'lmagan funktsiyalarining chiziqli birikmasining chiziqli bo'lmagan funktsiyasini anglatadi. Ikkinchisi birinchisiga qaraganda ancha boy. Shuning uchun ishlashdagi farq.

Buni hisobga olsak, ko'p qatlamli perceptron qanday ishlaydi?

A ko'p qatlamli perseptron (MLP) - chuqur, sun'iy neyron tarmoq . Ular signalni qabul qilish uchun kirish qatlamidan, kirish haqida qaror qabul qiladigan yoki prognoz qiladigan chiqish qatlamidan va bu ikkisi o'rtasida MLP ning haqiqiy hisoblash mexanizmi bo'lgan o'zboshimchalik bilan yashirin qatlamlardan iborat.

Neyron tarmoqdagi sigmasimon funktsiya nima?

Sun'iy sohada Neyron tarmoqlari , the sigmasimon funcion - faollashtirishning bir turi funktsiyasi sun'iy neyronlar uchun. The Sigmasimon funktsiya (logistikaning alohida holati funktsiyasi ) va uning formulasi quyidagicha ko'rinadi: Siz bir necha turdagi faollashtirishga ega bo'lishingiz mumkin funktsiyalari va ular turli maqsadlar uchun eng mos keladi.

Tavsiya: