Bakit maraming layer ang mga neural network?
Bakit maraming layer ang mga neural network?

Video: Bakit maraming layer ang mga neural network?

Video: Bakit maraming layer ang mga neural network?
Video: ITO ANG DAHILAN KUNG BAKIT HINDI NAGHAHALO ANG TUBIG NG PACIFIC AT ATLANTIC OCEAN? | Bagong Kaalaman 2024, Nobyembre
Anonim

bakit tayo may maraming layer at maramihan mga node bawat layer sa isang neural network ? Kami kailangan kahit isang nakatago layer na may isang non-linear activation para matutunan ang mga non-linear na function. Kadalasan, iniisip ng isa ang bawat isa layer bilang antas ng abstraction. Kaya't pinapayagan mo ang modelo na magkasya sa mas kumplikadong mga function.

Ang dapat ding malaman ay, bakit gumagamit ng maramihang mga layer sa isang neural network?

A neural network gumagamit ng non-linear na function sa bawat layer . Dalawa mga layer nangangahulugang isang non-linear na function ng isang linear na kumbinasyon ng mga non-linear na function ng mga linear na kumbinasyon ng mga input. Ang pangalawa ay mas mayaman kaysa sa una. Kaya ang pagkakaiba sa pagganap.

Higit pa rito, ano ang multi layered neural network? Ang multilayer perceptron (MLP) ay isang klase ng feedforward na artipisyal neural network (ANN). Ang MLP ay binubuo ng hindi bababa sa tatlong layer ng mga node: isang input layer , isang nakatago layer at isang output layer . Maliban sa mga input node, ang bawat node ay a neuron na gumagamit ng nonlinear activation function.

Kaugnay nito, bakit may mga layer ang mga neural network?

Mga neural network (medyo) kailangan maramihan mga layer upang matuto ng mas detalyado at higit pang mga abstraction na relasyon sa loob ng data at kung paano nakikipag-ugnayan ang mga feature sa isa't isa sa isang non-linear na antas.

Gaano karaming mga layer ang dapat magkaroon ng isang neural network?

gayunpaman, mga neural network may dalawang nakatago mga layer maaaring kumatawan sa mga function na may anumang uri ng hugis. Sa kasalukuyan ay walang teoretikal na dahilan para gamitin mga neural network na may higit sa dalawang nakatago mga layer . Sa katunayan, para sa marami praktikal na mga problema, walang dahilan upang gumamit ng higit sa isang nakatago layer.

Inirerekumendang: