Çfarë është rrjeti nervor shumështresor?
Çfarë është rrjeti nervor shumështresor?

Video: Çfarë është rrjeti nervor shumështresor?

Video: Çfarë është rrjeti nervor shumështresor?
Video: Specializimi dhe organizimi i qelizave 2024, Dhjetor
Anonim

A shumështresore perceptron (MLP) është një klasë e feedforward artificiale rrjet nervor (ANN). Një MLP përbëhet nga të paktën tre shtresa nyjesh: një shtresë hyrëse, një shtresë e fshehur dhe një shtresë dalëse. Përveç nyjeve hyrëse, çdo nyje është a neuron që përdor një funksion aktivizimi jolinear.

Në mënyrë të ngjashme, pyetet, si mëson një rrjet nervor shumështresor?

Rrjetet me shumë shtresa zgjidh problemin e klasifikimit për grupet jolineare duke përdorur shtresa të fshehura, neuronet e të cilave janë jo drejtpërdrejt i lidhur me daljen. Shtresat e fshehura shtesë mund të interpretohen gjeometrikisht si hiper-plane shtesë, të cilat rrisin kapacitetin ndarës të rrjeti.

Për më tepër, pse të përdorni shtresa të shumta në një rrjet nervor? A rrjet nervor përdor një funksion jolinear në çdo avokat . Dy shtresat nënkupton një funksion jolinear të një kombinimi linear të funksioneve jolineare të kombinimeve lineare të hyrjeve. E dyta është shumë më e pasur se e para. Prandaj ndryshimi në performancë.

Duke e mbajtur këtë në konsideratë, si funksionon një Perceptron me shumë shtresa?

A perceptron me shumë shtresa (MLP) është një i thellë, artificial rrjet nervor . Ato përbëhen nga një shtresë hyrëse për të marrë sinjalin, një shtresë dalëse që merr një vendim ose parashikim në lidhje me hyrjen, dhe midis këtyre dyve, një numër arbitrar shtresash të fshehura që janë motori i vërtetë llogaritës i MLP.

Çfarë është funksioni sigmoid në rrjetin nervor?

Në fushën e Artificiale Rrjetet nervore , sigmoid funksioni është një lloj aktivizimi funksionin për neuronet artificiale. Të Funksioni sigmoid (një rast i veçantë i logjistikës funksionin ) dhe formula e tij duket si: Mund të keni disa lloje aktivizimi funksione dhe ato janë më të përshtatshmet për qëllime të ndryshme.

Recommended: