Sigmoid
Definition
Funkcja sigmoidalna, zdefiniowana jako σ(z) = 1 / (1 + e^-z), jest szeroko stosowana w …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Uczenie Parzystości
Definition
Uczenie Parzystości to problem testowy w teorii uczenia maszynowego, którego celem jest …
Obliczenia neuronowe
Definition
Obliczenia neuronowe odnoszą się do operacji matematycznych wykonywanych przez sztuczne …
Normalizacja warstwowa
Definition
Normalizacja warstwowa stabilizuje szkolenie, redukując wewnętrzny przesunięcie …
Sieć autostradowa
Definition
Sieci Highway (Autostradowe) zostały zaprojektowane, aby rozwiązać problem zanikającego …
Warstwa ukryta
Definition
Warstwa ukryta składa się z neuronów, które odbierają dane wejściowe z poprzednich …
Zablokowana jednostka rekurencyjna (GRU)
Definition
Zablokowana jednostka rekurencyjna (GRU) to specjalizowana komórka rekurencyjnej sieci …
Sieć feed-forward
Definition
Sieci feed-forward (FFN), znane również jako wielowarstwowe perceptrony (MLP), …
Epoka
Definition
W uczeniu maszynowym epoka reprezentuje jedną pełną iterację po całym zbiorze danych …
Gęsta warstwa
Definition
W sieciach neuronowych termin ‘gęsty’ odnosi się do warstw w pełni …
Uczenie ciągłe
Definition
Uczenie ciągłe, znane również jako uczenie przez całe życie, umożliwia sieciom neuronowym …
Normalizacja wsadowa
Definition
Ta metoda dostosowuje i skaluje aktywacje tak, aby miały zerową średnią i jednostkową …
Algorytm aktor-krytyk
Definition
Algorytm aktor-krytyk wykorzystuje dwa komponenty: aktora, który aktualizuje politykę w …
Logiczny rachunek idei wrodzonych w aktywności nerwowej
Definition
Ten fundamentujący artykuł zaproponował matematyczny model sieci neuronowych, …
Softmax
Definition
Softmax jest szeroko stosowany w warstwie wyjściowej sieci neuronowych do zadań …
Recurrent Neural Network
Definition
Sieci RNN są zaprojektowane tak, aby rozpoznawać wzorce w sekwencjach danych, takich jak …
ReLU
Definition
ReLU jest szeroko stosowana w sieciach neuronowych uczenia głębokiego ze względu na swoją …
Dekoder
Definition
W modelach sekwencja-sekwencja dekodator przyjmuje wektor kontekstu wygenerowany przez …
Funkcja aktywacji
Definition
Funkcja aktywacji wprowadza nieliniowość do sieci neuronowej, umożliwiając jej naukę …
Liniowy
Definition
Operacje liniowe obejmują mnożenie i dodawanie bez nieliniowych funkcji aktywacji. W …
Głębokie uczenie
Definition
Algorytmy głębokiego uczenia próbują naśladować analityczne i uczące się procesy …
Splotowa sieć neuronowa
Definition
Splotowe sieci neuronowe (CNN) zostały zaprojektowane tak, aby automatycznie i …
Algorytm wstecznej propagacji błędu
Definition
Backpropagation, skrócony od wstecznej propagacji błędów, jest metodą stosowaną w …