โครงข่ายประสาทหลายชั้นคืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

NS หลายชั้น perceptron (MLP) เป็นคลาสของ feedforward artificial โครงข่ายประสาท (แอน). MLP ประกอบด้วยโหนดอย่างน้อยสามชั้น: เลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และเลเยอร์เอาต์พุต ยกเว้นโหนดอินพุต แต่ละโหนดคือ a เซลล์ประสาท ที่ใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น

ในทำนองเดียวกัน มันถูกถามว่า โครงข่ายประสาทหลายชั้นเรียนรู้อย่างไร?

เครือข่ายหลายชั้น แก้ปัญหาการจัดหมวดหมู่สำหรับเซตที่ไม่ใช่เชิงเส้นโดยใช้เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งมีเซลล์ประสาท เป็น ไม่ได้เชื่อมต่อโดยตรงกับเอาต์พุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพิ่มเติม สามารถ ถูกตีความทางเรขาคณิตเป็นระนาบไฮเปอร์เพิ่มเติม ซึ่งเพิ่มความสามารถในการแยกของ เครือข่าย.

นอกจากนี้ เหตุใดจึงต้องใช้หลายเลเยอร์ในโครงข่ายประสาทเทียม NS โครงข่ายประสาท ใช้ฟังก์ชันไม่เชิงเส้นในทุก ๆ ชั้น . สอง ชั้น หมายถึง ฟังก์ชันไม่เชิงเส้นของผลรวมเชิงเส้นของฟังก์ชันไม่เชิงเส้นของผลรวมเชิงเส้นของอินพุต คนที่สองรวยกว่าคนแรกมาก จึงทำให้ประสิทธิภาพแตกต่างกัน

เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ Multilayer Perceptron ทำงานอย่างไร

NS การรับรู้หลายชั้น (MLP) เป็นลึกเทียม โครงข่ายประสาท . ประกอบด้วยเลเยอร์อินพุตเพื่อรับสัญญาณ ซึ่งเป็นเลเยอร์เอาต์พุตที่ทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์เกี่ยวกับอินพุต และระหว่างเลเยอร์ทั้งสองนั้น จำนวนเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ตามอำเภอใจซึ่งเป็นกลไกคำนวณที่แท้จริงของ MLP

ฟังก์ชั่น sigmoid ในโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

บนสนามประดิษฐ์ โครงข่ายประสาทเทียม , NS ซิกมอยด์ funcion เป็นประเภทของการเปิดใช้งาน การทำงาน สำหรับเซลล์ประสาทเทียม NS ฟังก์ชันซิกมอยด์ (กรณีพิเศษด้านลอจิสติกส์ การทำงาน ) และสูตรมีลักษณะดังนี้: คุณสามารถเปิดใช้งานได้หลายประเภท ฟังก์ชั่น และเหมาะสมที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน