Co to jest sieć neuronowa paszowa?

Sieć neuronowa podawania jest rodzajem sieci neuronowej, w której połączenia jednostkowe nie podróżują w pętli, ale raczej na jednej ukierunkowanej ścieżce. Różni się to od powtarzającej się sieci neuronowej, w której informacje mogą poruszać się zarówno do przodu, jak i do tyłu w całym systemie. Sieć neuronowa podawania jest prawdopodobnie najczęstszym rodzajem sieci neuronowej, ponieważ jest jednym z najłatwiejszych do zrozumienia i konfiguracji. Tego rodzaju sieci neuronowe są wykorzystywane w eksploracji danych i innych obszarach badań, w których wymagane jest zachowanie predykcyjne.

Sieć neuronowa to sztuczna sieć inteligencji zaprojektowana w celu luźnego naśladowania procesów „myślenia” ludzkiego mózgu. Przekierając ciągami danych do sieci, komputer ma możliwość „nauczenia się” przepływających przez niego wzorców, umożliwiając prawidłowe identyfikację odpowiedzi i dostarczanie analizy trendów. Są one stosowane w zadaniach, w których wymagany jest pewien stopień uczenia się i rozpoznawania wzorców, na przykład podczas operacji wydobywania danych. Dane minING jest po prostu analizą trendów z gromadzenia informacji, takich jak analiza trendów zakupowych konsumentów i postępów giełdowych.

Informacje przemieszczające się przez sieć neuronową podawaną przechodzą do warstwy wejściowej, przemieszczają się przez ukrytą warstwę i wyłania się z zewnętrznej warstwy sieci, zapewniając użytkownikowi końcowe odpowiedź na jego zapytanie. Warstwa wejściowa to po prostu miejsce, w którym użytkownik wprowadza surowe dane lub parametry informacji. Mięso transakcji odbywa się w ukrytej warstwie, gdzie komputer powraca na „doświadczenie” obsługi podobnych danych, aby uzyskać szacunkową odpowiedź. Informacje są kierowane przez warstwę wyjściową, w której odpowiedź jest udzielana z powrotem użytkownikowi końcowemu.

Sieć neuronowa podawania zwykle staje się bardziej wydajna, ponieważ użytkownik końcowy dostarcza mu coraz więcej danych eksperymentalnych. Podobnie jak CalcuPo przeciętnym wyniku osiągnięto dokładniejszy wynik z użycia szerokiej liczby zdarzeń testowych. Na przykład prawdopodobieństwo wdrożenia „1” na sześciostronnej matrycy wynosi 16,667 procent; Ale zajmie to setki lub tysiące symulacji, zanim obliczona średnia zostanie potwierdzona za pomocą danych rzeczywistych. Neuronowe sieciowe sieci są takie same; Ich odpowiedzi staną się bardziej dokładne z czasem i doświadczeniem.