Versteckte Ebene

Autor: Roger Morrison
Erstelldatum: 26 September 2021
Aktualisierungsdatum: 21 Juni 2024
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Definition - Was bedeutet versteckte Ebene?

Eine verborgene Schicht in einem künstlichen neuronalen Netzwerk ist eine Schicht zwischen Eingabe- und Ausgabe-Schichten, in der künstliche Neuronen eine Reihe gewichteter Eingaben aufnehmen und über eine Aktivierungsfunktion eine Ausgabe erzeugen. Es ist ein typischer Teil fast jedes neuronalen Netzwerks, in dem Ingenieure die im menschlichen Gehirn ablaufenden Aktivitätstypen simulieren.


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Techopedia erklärt Hidden Layer

Versteckte neuronale Netzwerkschichten werden auf viele verschiedene Arten eingerichtet. In einigen Fällen werden gewichtete Eingaben zufällig zugewiesen. In anderen Fällen werden sie durch einen Prozess namens Backpropagation feinabgestimmt und kalibriert. So oder so funktioniert das künstliche Neuron in der verborgenen Schicht wie ein biologisches Neuron im Gehirn - es nimmt seine probabilistischen Eingangssignale auf, bearbeitet sie und wandelt sie in eine Ausgabe um, die dem Axon des biologischen Neurons entspricht.

Viele Analysen von Modellen des maschinellen Lernens konzentrieren sich auf den Aufbau versteckter Schichten im neuronalen Netz. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diese verborgenen Ebenen einzurichten, um verschiedene Ergebnisse zu erzielen - beispielsweise Faltungsnetzwerke, die sich auf die Bildverarbeitung konzentrieren, wiederkehrende neuronale Netzwerke, die ein Speicherelement enthalten, und einfache Feedforward-Netzwerke, die auf einfache Weise mit Trainingsdaten arbeiten setzt.


Diese Definition wurde im con von Neural Networks geschrieben