Warstwa wyjściowa

Autor: Roger Morrison
Data Utworzenia: 26 Wrzesień 2021
Data Aktualizacji: 1 Lipiec 2024
Anonim
Jak wybrać lornetkę #01 lornetka turystyczna, myśliwska i źrenica wyjściowa
Wideo: Jak wybrać lornetkę #01 lornetka turystyczna, myśliwska i źrenica wyjściowa

Zawartość

Definicja - Co oznacza warstwa wyjściowa?

Warstwa wyjściowa w sztucznej sieci neuronowej jest ostatnią warstwą neuronów, która wytwarza dane wyjściowe dla programu. Chociaż są one wykonane podobnie jak inne sztuczne neurony w sieci neuronowej, neurony warstwy wyjściowej mogą być budowane lub obserwowane w inny sposób, biorąc pod uwagę, że są ostatnimi węzłami „aktorskimi” w sieci.


Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.

Techopedia wyjaśnia warstwę wyjściową

Typowa tradycyjna sieć neuronowa ma trzy typy warstw: jedną lub więcej warstw wejściowych, jedną lub więcej warstw ukrytych i jedną lub więcej warstw wyjściowych. Proste sieci neuronowe z trzema pojedynczymi warstwami zapewniają podstawowe, łatwe do zrozumienia modele. Bardziej zaawansowane, innowacyjne sieci neuronowe mogą mieć więcej niż jedną warstwę dowolnego typu - i jak wspomniano, każdy typ warstwy może być zbudowany inaczej. Tradycyjny sztuczny neuron składa się z niektórych ważonych sygnałów wejściowych, funkcji transformacji i funkcji aktywacji odpowiadającej aksonowi neuronu biologicznego. Jednak neurony warstwy wyjściowej mogą być zaprojektowane inaczej w celu usprawnienia i poprawy końcowych wyników procesu iteracyjnego.


W pewnym sensie warstwa wyjściowa łączy się i konkretnie wytwarza wynik końcowy. Aby jednak lepiej zrozumieć sieć neuronową, ważne jest, aby spojrzeć na warstwę wejściową, warstwy ukryte i warstwę wyjściową razem jako całość.

Ta definicja została napisana w kanale sieci neuronowych