ნერვული ქსელები, როგორც კლასიფიკატორები, თითოეული ერთეული იღებს შეყვანა, იყენებს მასზე (ხშირად არაწრფივ) ფუნქციას და შემდეგ გადასცემს გამომავალს შემდეგ ფენაზე. … ნერვულმა ქსელებმა იპოვეს გამოყენება მრავალფეროვან პრობლემებში. ეს მერყეობს ფუნქციის წარმოდგენიდან შაბლონის ამოცნობამდე, რასაც განვიხილავთ აქ.
რა არის ნერვული ქსელის დაფუძნებული კლასიფიკატორი?
ნერვული ქსელები არის კომპლექსური მოდელები, რომლებიც ცდილობენ მიბაძონ ადამიანის ტვინი კლასიფიკაციის წესებს. ნერვული ქსელი შედგება ნეირონების მრავალი განსხვავებული ფენისგან, თითოეული ფენა იღებს შეყვანას წინა ფენებიდან და გადასცემს გამოსავალს შემდგომ ფენებზე.
არის ნერვული ქსელის რეგრესია თუ კლასიფიკაცია?
ნერვული ქსელები შეიძლება იყოს გამოყენებული რეგრესიისთვის ან კლასიფიკაციისთვის. რეგრესიის მოდელის მიხედვით გამოდის ერთი მნიშვნელობა, რომელიც შეიძლება აისახოს რეალური რიცხვების სიმრავლეზე, რაც ნიშნავს, რომ საჭიროა მხოლოდ ერთი გამომავალი ნეირონი.
როგორ არის კლასიფიცირებული ხელოვნური ნერვული ქსელები?
ხელოვნური ნერვული ქსელები არის ნეირონების შედარებით უხეში ელექტრონული ქსელები, რომლებიც დაფუძნებულია ტვინის ნერვულ სტრუქტურაზე. ისინი ამუშავებენ ჩანაწერებს სათითაოდ და სწავლობენ ჩანაწერების კლასიფიკაციის (ანუ ძირითადად თვითნებური) ცნობილ რეალურ კლასიფიკაციასთან შედარებით.
შეიძლება თუ არა Ann-ის გამოყენება კლასიფიკაციისთვის?
მანქანური სწავლების ტერმინოლოგიაში კლასიფიკაცია ეხება აპროგნოზირებადი მოდელირების პრობლემა, სადაც შეყვანის მონაცემები კლასიფიცირებულია, როგორც ერთ-ერთი წინასწარ განსაზღვრული ეტიკეტირებული კლასი. არსებობს მანქანების სწავლების სხვადასხვა მოდელები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას კლასიფიკაციის პრობლემებისთვის. …
