Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a többrétegű neurális hálózat?
- A Techopedia magyarázza a többrétegű neurális hálózatot
Meghatározás - Mit jelent a többrétegű neurális hálózat?
A többrétegű idegháló egynél több réteg mesterséges neuronokat vagy csomópontokat tartalmaz. Tervezésükben nagyban különböznek. Fontos megjegyezni, hogy míg az egyrétegű neurális hálózatok hasznosak voltak az AI fejlődésének korai szakaszában, a manapság használt hálózatok túlnyomó többsége többrétegű modellt alkalmaz.
A Techopedia magyarázza a többrétegű neurális hálózatot
A többrétegű neurális hálózatok számos módon felállíthatók. Általában legalább egy bemeneti réteggel rendelkezik, amely súlyozott bemenetet küld rejtett rétegek sorozatához, és egy kimeneti réteget a végén. Ezek a kifinomultabb beállítások kapcsolódnak a nemlineáris építésekhez, amelyek szigmoidokat és más funkciókat használnak a mesterséges idegsejtek égetésének vagy aktiválásának irányításához. Noha ezeknek a rendszereknek néhány része fizikailag, fizikai anyagokkal is felépíthető, a legtöbb szoftveres funkciókkal készülnek, amelyek modellezik az idegi aktivitást.
A többrétegű neurális hálózatok példái a képfeldolgozáshoz és a számítógépes látáshoz hasznos konvolúciós neurális hálózatok (CNN-k), valamint a visszatérő neurális hálózatok, a mély hálózatok és a mély hitrendszerek. A CNN-knek például több tucat rétege lehet, amelyek egymás után működnek egy képen. Mindez központi szerepet játszik a modern idegi hálózatok működésének megértésében.
