Sigmoidi
Definition
Sigmoidifunktio, määriteltynä σ(z) = 1 / (1 + e^-z), on laajalti käytetty koneoppimisessa …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Pariteetin oppiminen
Definition
Pariteetin oppiminen on benchmark-ongelma koneoppimisteoriassa, jossa tavoitteena on …
Neuraalinen laskenta
Definition
Neuraalinen laskenta viittaa matemaattisiin operaatioihin, joita tekoälyneuroni suorittaa …
Kerrostason normalisointi
Definition
Kerrostason normalisointi vakauttaa koulutusta vähentämällä sisäistä …
Moottoritieverkko
Definition
Moottoritieverkot on suunniteltu ratkaisemaan syväoppimisen häviävän gradientin ongelma …
Piilotettu kerros
Definition
Piilotettu kerros koostuu neuroneista, jotka vastaanottavat syötteitä edellisistä …
Portitettu rekurrentti yksikkö
Definition
Portitettu rekurrentti yksikkö (GRU) on erikoistunut rekurrentti neuroverkkosolu (RNN), …
Eteenpäinsuuntautunut verkko
Definition
Eteenpäinsuuntautuneet verkot (FFN), tunnettuja myös nimellä monikerroksiset perceptronit …
Epoch
Definition
Koneoppimisessa epoch tarkoittaa yhtä kokonaista iterointia koko koulutusdatan yli. …
Tiheä kerros
Definition
Neuroverkoissa ’tiheä’ viittaa täysin yhteenliitettyihin kerroksiin, joissa …
Jatkuva oppiminen
Definition
Jatkuva oppiminen, myös elinikäistä oppimista, mahdollistaa neuroverkkojen hankkia uusia …
Erän normalisointi
Definition
Tämä menetelmä säätää ja skaalaa aktivointiarvoja siten, että niillä on nolla keskiarvo …
Näyttelijä-kriitikko-algoritmi
Definition
Näyttelijä-kriitikko-algoritmi käyttää kahta komponenttia: näyttelijää, joka päivittää …
Looginen laskenta hermostollisen toiminnan sisäisistä ideoista
Definition
Tämä perustavanlaatuinen artikkeli ehdotti matemaattista mallia neuronaaliverkoille, …
Softmax
Definition
Softmaxia käytetään laajasti moniluokkaiseen luokitteluun tarkoitettujen neuroverkkojen …
ReLU
Definition
ReLU:ta käytetään laajasti syväoppimisessa olevissa tekoälyverkoissa sen laskennallisen …
Toistuva neuroverkko
Definition
RNN:t on suunniteltu tunnistamaan kuvioita datansekoituksista, kuten tekstistä, …
De-kooderi
Definition
Sekvenssi-sekvenssi-malleissa de-kooderi ottaa vastaan kooderilta tuotetun …
Aktivaatiofunktio
Definition
Aktivaatiofunktio tuo ei-lineaarisuutta neuroverkkoon, mikä mahdollistaa monimutkaisten …
Lineaarinen
Definition
Lineaariset operaatiot sisältävät kertolaskun ja yhteenlaskun ilman ei-lineaarisia …
Konvoluutioverkot
Definition
Konvoluutioverkot (CNN) on suunniteltu oppimaan automaattisesti ja sopeutuvasti …
Syväoppiminen
Definition
Syväoppimisalgoritmit pyrkivät jäljittelemään ihmisaivojen analyyttisiä ja …
Takaisinviritys
Definition
Takaisinviritys (backpropagation) on lyhenne sanoista ‘virheiden …