Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr vekt?
Ideen om vekt er et grunnleggende konsept i kunstige nevrale nettverk. Et sett med vektede innganger gjør at hver kunstige nevron eller node i systemet kan produsere beslektede utganger. Fagpersoner som arbeider med maskinlæring og kunstig intelligensprosjekter hvor kunstige nevrale nettverk for lignende systemer blir brukt, snakker ofte om vekt som en funksjon av både biologiske og teknologiske systemer.
Vekt er også kjent som synaptisk vekt.
Techopedia forklarer vekt
I en kunstig nevron er en samling vektede innganger kjøretøyet som nevronet engasjerer seg i en aktiveringsfunksjon og gir en beslutning (enten avfyring eller ikke avfyring). Typiske kunstige nevrale nettverk har forskjellige lag, inkludert et inputlag, skjulte lag og et outputlag. Ved hvert lag tar den enkelte nevron inn disse innspillene og vekter dem deretter. Dette simulerer den biologiske aktiviteten til individuelle nevroner og sender signaler med en gitt synaptisk vekt fra aksonet til en nevron til dendrittene til en annen nevron.
IT-proffer kan bruke spesifikke matematiske ligninger og visuelle modelleringsfunksjoner for å vise hvordan synaptiske vekter brukes i et kunstig nevralt nettverk. I et system som heter backpropagation, kan inngangsvektene endres i henhold til utgangsfunksjonene når systemet lærer hvordan de skal brukes riktig. Alt dette er grunnleggende for hvordan nevrale nettverk fungerer i sofistikerte maskinlæringsprosjekter.
Denne definisjonen ble skrevet i sammenheng med nevrale nettverk
