Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr multilags nevralt nettverk?
Et flerlags nevralt nettverk inneholder mer enn ett lag kunstige nevroner eller noder. De skiller seg veldig ut i design. Det er viktig å merke seg at selv om nevnale nevrale nettverk var nyttige tidlig i utviklingen av AI, har de aller fleste nettverk som brukes i dag en flerlagsmodell.
Techopedia forklarer Multi-Layer Neural Network
Nevniske nettverk med flere lag kan settes opp på mange måter. Vanligvis har de minst ett inputlag, som sender vektede innganger til en serie skjulte lag, og et outputlag på slutten. Disse mer sofistikerte oppsettene er også assosiert med ikke-lineære bygg ved bruk av sigmoids og andre funksjoner for å styre avfyringen eller aktiveringen av kunstige nevroner. Selv om noen av disse systemene kan bygges fysisk, med fysiske materialer, er de fleste laget med programvarefunksjoner som modellerer nevral aktivitet.
Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN-er), så nyttige for bildebehandling og datasyn, samt tilbakevendende nevrale nettverk, dype nettverk og dyp tro-systemer er alle eksempler på nevniske nevrale nettverk med flere lag. CNN-er, for eksempel, kan ha dusinvis av lag som fungerer sekvensielt på et bilde. Alt dette er sentralt for å forstå hvordan moderne nevrale nettverk fungerer.
