โครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนต่อ

ผู้เขียน: Roger Morrison
วันที่สร้าง: 26 กันยายน 2021
วันที่อัปเดต: 19 มิถุนายน 2024
Anonim
สอนทฤษฎีโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network)
วิดีโอ: สอนทฤษฎีโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network)

เนื้อหา

คำจำกัดความ - เครือข่ายของ Feedforward Neural หมายถึงอะไร

เครือข่ายประสาท feedforward เป็นประเภทเฉพาะของเครือข่ายประสาทเทียมต้นที่รู้จักกันในความเรียบง่ายของการออกแบบ โครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนเข้ามีเลเยอร์อินพุตเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และเลเยอร์เอาท์พุท ข้อมูลเดินทางไปในทิศทางเดียวเสมอ - จากเลเยอร์อินพุทไปยังเลเยอร์เอาท์พุท - และไม่ย้อนกลับ


ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร

Techopedia อธิบายเครือข่ายประสาทของ Feedforward

เครือข่ายประสาท feedforward เป็นตัวอย่างหลักของการออกแบบเครือข่ายประสาทเทียมมีสถาปัตยกรรมที่ จำกัด สัญญาณเปลี่ยนจากเลเยอร์อินพุทไปเป็นเลเยอร์เพิ่มเติม ตัวอย่างของการออกแบบฟีดไปข้างหน้านั้นเรียบง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่นโมเดล perceptron แบบเลเยอร์เดียวมีเพียงหนึ่งเลเยอร์เท่านั้นโดยมีสัญญาณป้อนไปข้างหน้าย้ายจากเลเยอร์ไปยังแต่ละโหนด โมเดล Perceptron หลายชั้นที่มีเลเยอร์เพิ่มขึ้น

ในยุคที่นักวิทยาศาสตร์คิดค้นโครงข่ายประสาทเทียมแรกขึ้นโลกเทคโนโลยีได้ก้าวหน้าไปมากในการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น มีเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีกและการออกแบบอื่น ๆ ที่มีลูปหรือรอบ มีแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับ backpropagation ซึ่งระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะปรับให้เหมาะสมที่สุดโดยการดึงข้อมูลกลับเข้าไปในระบบ เครือข่ายนิวรัลของ feedforward ไม่เกี่ยวข้องกับการออกแบบประเภทนี้ดังนั้นจึงเป็นระบบที่มีลักษณะเฉพาะที่ดีสำหรับการเรียนรู้การออกแบบเหล่านี้เป็นครั้งแรก