Tại sao mạng nơ-ron có nhiều lớp?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

tại sao chúng ta có nhiều lớp và nhiều các nút trên mỗi lớp trong một mạng thần kinh ? chúng tôi nhu cầu ít nhất một ẩn lớp với một kích hoạt phi tuyến tính để có thể học các hàm phi tuyến tính. Thông thường, người ta nghĩ về mỗi lớp như một mức trừu tượng. Do đó, bạn cho phép mô hình phù hợp với các chức năng phức tạp hơn.

Cũng cần biết là, tại sao lại sử dụng nhiều lớp trong một mạng nơ-ron?

MỘT mạng thần kinh sử dụng một hàm phi tuyến tính ở mọi lớp . Hai lớp có nghĩa là một hàm phi tuyến tính của sự kết hợp tuyến tính của các hàm phi tuyến tính của sự kết hợp tuyến tính của các yếu tố đầu vào. Cái thứ hai phong phú hơn cái thứ nhất rất nhiều. Do đó có sự khác biệt về hiệu suất.

Hơn nữa, mạng nơ ron đa lớp là gì? Perceptron nhiều lớp (MLP) là một loại mạng thần kinh (ANN). Một MLP bao gồm ít nhất ba lớp nút: một đầu vào lớp , một ẩn lớp và một đầu ra lớp . Ngoại trừ các nút đầu vào, mỗi nút là một tế bào thần kinh sử dụng chức năng kích hoạt phi tuyến.

Về vấn đề này, tại sao mạng nơ-ron lại có các lớp?

Mạng nơron (đại loại) nhu cầu nhiều lớp để tìm hiểu các mối quan hệ chi tiết hơn và trừu tượng hơn trong dữ liệu và cách các đối tượng tương tác với nhau ở cấp độ phi tuyến tính.

Một mạng nơ-ron nên có bao nhiêu lớp?

Tuy vậy, mạng thần kinh với hai ẩn lớp có thể biểu diễn các chức năng với bất kỳ loại hình dạng nào. Hiện tại không có lý do lý thuyết nào để sử dụng mạng thần kinh với bất kỳ hơn hai ẩn lớp . Trên thực tế, đối với nhiều các vấn đề thực tế, không có lý do gì để sử dụng nhiều hơn một ẩn lớp.