Red neuronal-HMA

1. Escriba la capa, que consiste en introducir conocimiento
2. capa oculta, que consiste en procesar nodos referidos como neuronas
3. capa de la salida, que consiste en 1 o un número de neuronas, que salidas son las salidas de la comunidad.

Todos los nodos de las capas contiguas están interconectados. Estas conexiones se denominan sinapsis. Cada sinapsis tiene un coeficiente de escalamiento asignado, por el cual la información propagada por la sinapsis se multiplica. Estos coeficientes de escala se denominan pesos (w [나] [j] [k]). En una red de nervios de avance (FFNN) la información se propaga de las entradas a las salidas. Justo aquí hay una instancia de FFNN con una capa de entrada, una capa de salida y dos capas ocultas:

Imagen conectada (haga clic en para agrandar)

La topología de un FFNN se abrevia generalmente como sigue: < # of inputs >-< # of neuronas dentro de la primera capa oculta >-< # de neuronas dentro de la segunda capa oculta >-...-< # of outputs >. La comunidad antedicha puede ser conocida como comunidad 4-3-3-1. La información es procesada por las neuronas en dos pasos, comprobados en todo el círculo por una señal de sumación y una señal de paso:

1. Todas las entradas se multiplican por los pesos relacionados y sumado
2. Las sumas siguientes son procesadas por la activación de la neurona, cuya producción es la salida neuronal.

Es la activación de la neurona que proporciona no linealidad al maniquí de la comunidad neural. Sin él, no hay tal cosa como un motivo para tener capas ocultadas, y la comunidad neuronal se convierte en un maniquí auto-regresivo linear (ar). ☝ No puedo presentar ningún tipo de asistencia como codificación (junto con el código de suministro) y el servicio de solución de problemas. Por ahora, es posible que utilice este indicador siempre y cuando esté armado con los datos/el talento de la manera de utilizar el indicador estándar de TDI. Usted puede también regular los parámetros/los ajustes basados sobre todo en su opción. ☢ Por la forma en que, no hay ninguna asegura que estos indicadores funcionan por completo o sin errores. Por lo tanto, utilice a su amenaza individual; No me conformo con ninguna responsabilidad legal por daños al sistema, pérdidas monetarias e incluso falta de vida.

Imagen conectada (haga clic en para agrandar)

Agregar fecha: 06:24 PM | Martes, 12 de junio de 2018 | Greenwich implica tiempo (GMT)

Archivo conectado

Neural-Network_Hull-MA_Jurik. 지퍼 128 KB | 64 descargas