شبکه عصبی چند لایه چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

آ چند لایه پرسپترون (MLP) یک کلاس از فید فوروارد مصنوعی است شبکه عصبی (ANN). یک MLP حداقل از سه لایه گره تشکیل شده است: یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی. به جز گره های ورودی، هر گره یک است نورون که از یک تابع فعال سازی غیر خطی استفاده می کند.

به طور مشابه، این سوال مطرح می شود که چگونه یک شبکه عصبی چند لایه یاد می گیرد؟

شبکه های چند لایه حل مسئله طبقه بندی برای مجموعه های غیر خطی با به کارگیری لایه های پنهان که نورون های آنهاست هستند مستقیماً به خروجی متصل نیست. لایه های مخفی اضافی می توان از نظر هندسی به عنوان فوق صفحه اضافی تفسیر شود که ظرفیت جداسازی را افزایش می دهد شبکه.

علاوه بر این، چرا از چندین لایه در یک شبکه عصبی استفاده کنیم؟ آ شبکه عصبی در هر مورد از یک تابع غیر خطی استفاده می کند لایه . دو لایه های به معنی یک تابع غیر خطی از یک ترکیب خطی از توابع غیر خطی از ترکیب خطی ورودی ها است. دومی بسیار غنی تر از اولی است. از این رو تفاوت در عملکرد.

با در نظر گرفتن این موضوع، پرسپترون چندلایه چگونه کار می کند؟

آ پرسپترون چند لایه (MLP) عمیق، مصنوعی است شبکه عصبی . آنها از یک لایه ورودی برای دریافت سیگنال تشکیل شده اند، یک لایه خروجی که در مورد ورودی تصمیم یا پیش بینی می کند، و در بین این دو، تعداد دلخواه لایه های پنهان که موتور محاسباتی واقعی MLP هستند.

تابع سیگموئید در شبکه عصبی چیست؟

در زمینه مصنوعی شبکه های عصبی ، سیگموئید تابع نوعی فعال سازی است عملکرد برای نورون های مصنوعی این تابع سیگموئید (یک مورد خاص از لجستیک عملکرد ) و فرمول آن به نظر می رسد: می توانید چندین نوع فعال سازی داشته باشید کارکرد و برای اهداف مختلف مناسب هستند.