У якому порядку розставляються ваги під час ініціалізації нейронної мережі?
Саме завдяки цим вагам, вхідна інформація обробляється та перетворюється на результат. Важливо пам'ятати, що під час ініціалізації нейронної мережі, ваги розставляються в випадковому порядку.
Що таке вага в нейронній мережі?
Глибокі нейронні мережі або мережі глибокого навчання мають кілька прихованих шарів із мільйонами зв'язаних один з одним штучних нейронів. Число, зване вагою, вказує на зв'язки одного вузла з іншими.
Яка функція ваги та усунення?
Сполуки зв'язують нейрони між собою. Значення ваги безпосередньо пов'язане зі з'єднанням, а мета навчання – оновити вагу кожного з'єднання, щоб надалі не допускати помилок. Зміщення – це додатковий вхід для нейрона, який завжди дорівнює 1 і, отже, має власну вагу сполуки.
Чому можна навчити нейромережу?
Навіщо застосовують нейромережі
- розпізнавання образів;
- збір та аналіз даних;
- візуалізація;
- розпізнавання послідовності;
- машинний період;
- фільтрація інформації тощо.
Методи ініціалізації ваги в нейронних мережах
Розглянемо нейронну мережу з L-шаром, в якій є L-1 приховані шари та по 1 вхідному та вихідному шарам. Параметри (ваги та зміщення) для шару l представлені у вигляді У цій статті ми