Sigmoid
Definition
Sigmoidní funkce, definovaná jako σ(z) = 1 / (1 + e^-z), je široce používána ve strojovém …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Učení parity
Definition
Učení parity je benchmarkovým problémem v teorii strojového učení, kde cílem je …
Neuronální výpočet
Definition
Neuronální výpočet se týká matematických operací prováděných umělými neurony za účelem …
Normalizace vrstvy
Definition
Normalizace vrstvy stabilizuje trénink snížením vnitřního posunu kovariance, což je …
Highway síť
Definition
Highway sítě jsou navrženy tak, aby řešily problém mizejícího gradientu v hlubokém učení …
Skrytá vrstva
Definition
Skrytá vrstva se skládá z neuronů, které přijímají vstupy z předchozích vrstev, aplikují …
Gated Recurrent Unit (GRU)
Definition
Gated Recurrent Unit (GRU) je specializovaná buňka rekurentní neuronové sítě (RNN) …
Přímá síť
Definition
Přímé sítě (FFN), také známé jako vícevrstvé perceptrony (MLP), zpracovávají data …
Epocha
Definition
Ve strojovém učení představuje epocha jednu iteraci přes celou trénovací množinu dat. …
Hustá vrstva
Definition
V neuronových sítích označuje ‘hustá’ plně propojené vrstvy, kde každý neuron …
Kontinuální učení
Definition
Kontinuální učení, známé také jako celoživotní učení, umožňuje neuronovým sítím získávat …
Batch normalizace
Definition
Tato metoda upravuje a škáluje aktivace tak, aby měly nulovou střední hodnotu a jednotný …
Algoritmus herec-kritik
Definition
Algoritmus herec-kritik používá dvě komponenty: herce, který aktualizuje politiku pro …
Logický kalkulus myšlenek imanentních v nervové aktivitě
Definition
Tato zakládající práce navrhla matematický model neuronových sítí, který demonstroval, že …
Softmax
Definition
Softmax je široce používán ve výstupní vrstvě neuronových sítí pro úlohy víceklasifikace. …
Rekurzivní neuronová síť
Definition
RNN jsou navrženy tak, aby rozpoznávaly vzory v posloupnostech dat, jako je text, genomy, …
ReLU
Definition
ReLU je široce používána v hlubokých neuronových sítích díky své výpočetní efektivitě a …
Decodér
Definition
V modelech sekvenční na sekvenční převod (sequence-to-sequence) decodér přijímá …
Aktivační funkce
Definition
Aktivační funkce zavádí do neuronové sítě nelinearitu, což jí umožňuje učit se složité …
Lineární
Definition
Lineární operace zahrnují násobení a sčítání bez nelineárních aktivačních funkcí. V …
Hluboké učení
Definition
Algoritmy hlubokého učení se snaží napodobit analytické a učící se procesy lidského …
Konvoluční neuronová síť
Definition
Konvoluční neuronové sítě (CNN) jsou navrženy tak, aby automaticky a adaptivně učily …
Zpětná propagace
Definition
Zpětná propagace (zkráceně zpětná propagace chyb) je metoda používaná v umělých …