Содержание
- Определение - Что означает вес?
- Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
- Техопедия объясняет вес
Определение - Что означает вес?
Идея веса является фундаментальной концепцией в искусственных нейронных сетях. Набор взвешенных входов позволяет каждому искусственному нейрону или узлу в системе производить соответствующие выходные данные. Специалисты, занимающиеся проектами машинного обучения и искусственного интеллекта, в которых используются искусственные нейронные сети для подобных систем, часто говорят о весе как функции как биологических, так и технологических систем.
Вес также известен как синаптический вес.
Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
Техопедия объясняет вес
В искусственном нейроне набор взвешенных входов - это средство, посредством которого нейрон участвует в функции активации и вырабатывает решение (либо срабатывание, либо не срабатывание). Типичные искусственные нейронные сети имеют различные слои, включая входной слой, скрытые слои и выходной слой. На каждом слое отдельный нейрон принимает эти входные данные и соответственно взвешивает их. Это моделирует биологическую активность отдельных нейронов, передавая сигналы с заданным синаптическим весом от аксона нейрона до дендритов другого нейрона.
ИТ-специалисты могут использовать конкретные математические уравнения и функции визуального моделирования, чтобы показать, как синаптические веса используются в искусственной нейронной сети. В системе, называемой обратным распространением, входные веса могут изменяться в соответствии с выходными функциями, поскольку система учится правильно их применять. Все это является основой того, как нейронные сети функционируют в сложных проектах машинного обучения.
Это определение было написано в коне нейронных сетей