Dlaczego sieci neuronowe mają wiele warstw?
Dlaczego sieci neuronowe mają wiele warstw?

Wideo: Dlaczego sieci neuronowe mają wiele warstw?

Wideo: Dlaczego sieci neuronowe mają wiele warstw?
Wideo: How Many Hidden Layers and Neurons does a Neural Network Need 2024, Grudzień
Anonim

dlaczego my mieć wiele warstw oraz wiele węzły na warstwa w sieć neuronowa ? My potrzebować co najmniej jeden ukryty warstwa z aktywacja nieliniowa, aby móc nauczyć się funkcji nieliniowych. Zwykle myśli się o każdym warstwa jako poziom abstrakcji. Dlatego pozwalasz, aby model pasował do bardziej złożonych funkcji.

Warto również wiedzieć, po co używać wielu warstw w sieci neuronowej?

A sieć neuronowa używa funkcji nieliniowej w każdym warstwa . Dwa warstwy oznacza nieliniową funkcję liniowej kombinacji nieliniowych funkcji liniowych kombinacji wejść. Drugi jest znacznie bogatszy od pierwszego. Stąd różnica w wydajności.

Co więcej, co to jest wielowarstwowa sieć neuronowa? Perceptron wielowarstwowy (MLP) to klasa sztucznego sprzężenia do przodu sieć neuronowa (SSN). MLP składa się z co najmniej trzech warstw węzłów: wejście warstwa , ukryty warstwa i wyjście warstwa . Z wyjątkiem węzłów wejściowych, każdy węzeł jest a neuron który używa nieliniowej funkcji aktywacji.

W związku z tym, dlaczego sieci neuronowe mają warstwy?

Sieci neuronowe (rodzaj) potrzebować wiele warstwy w celu poznania bardziej szczegółowych i bardziej abstrakcyjnych relacji w danych oraz interakcji między funkcjami na poziomie nieliniowym.

Ile warstw powinna mieć sieć neuronowa?

Jednakże, sieci neuronowe z dwoma ukrytymi warstwy może reprezentować funkcje o dowolnym kształcie. Obecnie nie ma teoretycznego powodu do używania sieci neuronowe z co najmniej dwoma ukrytymi warstwy . W rzeczywistości za wiele praktyczne problemy, nie ma powodu, aby używać więcej niż jednego ukrytego warstwa.

Zalecana: