Победитель получает всё при выборе действия
Definition
Принцип «победитель получает всё» (WTA) — это конкурентный процесс, используемый в …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Сигмоид
Definition
Сигмоидная функция, определяемая как σ(z) = 1 / (1 + e^-z), широко используется в …
Обучение четности
Definition
Обучение четности — это контрольная задача в теории машинного обучения, цель которой …
Нейронные вычисления
Definition
Нейронные вычисления относятся к математическим операциям, выполняемым искусственными …
Нормализация по слоям
Definition
Нормализация по слоям стабилизирует обучение, уменьшая внутреннее ковариационное …
Магистральная сеть
Definition
Магистральные сети (Highway Networks) разработаны для решения проблемы затухания …
Скрытый слой
Definition
Скрытый слой состоит из нейронов, которые получают входные данные от предыдущих слоев, …
Затворная рекуррентная единица (GRU)
Definition
Затворная рекуррентная единица (GRU) — это специализированная ячейка рекуррентной …
Прямая сеть (Feed-Forward Network)
Definition
Сети прямой передачи (FFN), также известные как многослойные перцептроны (MLP), …
Эпоха
Definition
В машинном обучении эпоха представляет собой одну итерацию по всему обучающему набору …
Плотный слой
Definition
В нейронных сетях термин «плотный» (dense) относится к полностью связанным слоям, где …
Непрерывное обучение
Definition
Непрерывное обучение, также известное как обучение на протяжении всей жизни, позволяет …
Пакетная нормализация
Definition
Этот метод корректирует и масштабирует активации так, чтобы они имели нулевое среднее …
Алгоритм «актор-критик»
Definition
Алгоритм «актор-критик» состоит из двух компонентов: актора, который обновляет политику …
Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности
Definition
Эта основополагающая статья предложила математическую модель нейронных сетей, …
Softmax
Definition
Softmax широко используется в выходном слое нейронных сетей для задач многоклассовой …
Recurrent Neural Network
Definition
RNN предназначены для распознавания паттернов в последовательностях данных, таких как …
ReLU
Definition
ReLU широко используется в нейронных сетях глубокого обучения благодаря своей …
Декодер
Definition
В моделях типа «последовательность-в-последовательность» декодер принимает вектор …
Функция активации
Definition
Функция активации вносит нелинейность в нейронную сеть, позволяя ей изучать сложные …
Линейный
Definition
Линейные операции включают умножение и сложение без нелинейных функций активации. В …
Глубокое обучение
Definition
Алгоритмы глубокого обучения пытаются имитировать аналитические и обучающие процессы …
Сверточная нейронная сеть
Definition
Сверточные нейронные сети (CNN) предназначены для автоматического и адаптивного изучения …
Обратное распространение ошибки
Definition
Обратное распространение ошибки (backpropagation) — это метод, используемый в …