Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Multi-Layer Neural Network?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Multi-Layer Neural Network
Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Multi-Layer Neural Network?
Ang isang multi-layer na neural network ay naglalaman ng higit sa isang layer ng mga artipisyal na neuron o node. Malaki ang pagkakaiba-iba nila sa disenyo. Mahalagang tandaan na habang ang mga solong layer na neural network ay kapaki-pakinabang nang maaga sa ebolusyon ng AI, ang karamihan sa mga network na ginamit ngayon ay may isang modelo ng multi-layer.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Multi-Layer Neural Network
Maaaring mai-set up ang maraming mga layer na neural network sa maraming paraan. Karaniwan, mayroon silang hindi bababa sa isang layer layer, na may bigat na mga input sa isang serye ng mga nakatagong layer, at isang output layer sa dulo. Ang mga mas sopistikadong pag-setup ay nauugnay din sa mga nonlinear na pagbubuo gamit ang mga sigmoids at iba pang mga function upang idirekta ang pagpapaputok o pag-activate ng mga artipisyal na neuron. Habang ang ilan sa mga sistemang ito ay maaaring itayo nang pisikal, na may mga pisikal na materyales, ang karamihan ay nilikha gamit ang mga function ng software na nagpapasaya sa aktibidad na neural.
Ang mga koneksyon na neural network (CNN), kaya kapaki-pakinabang para sa pagproseso ng imahe at paningin ng computer, pati na rin ang paulit-ulit na mga neural network, malalim na network at malalim na paniniwala ng mga sistema ay lahat ng mga halimbawa ng mga multi-layer na neural network. Halimbawa, ang mga CNN, ay maaaring magkaroon ng dose-dosenang mga layer na gumagana nang sunud-sunod sa isang imahe. Ang lahat ng ito ay sentro sa pag-unawa kung paano gumagana ang mga modernong neural network.