Նյարդային ցանցերը որպես դասակարգիչներ Յուրաքանչյուր միավոր վերցնում է մուտք, կիրառում է (հաճախ ոչ գծային) ֆունկցիա դրա վրա և այնուհետև ելքը փոխանցում հաջորդ շերտին: … Նյարդային ցանցերը կիրառություն են գտել բազմաթիվ խնդիրների դեպքում: Դրանք տատանվում են՝ սկսած ֆունկցիայի ներկայացումից մինչև օրինակի ճանաչում, ինչը մենք կքննարկենք այստեղ:
Ի՞նչ է նեյրոնային ցանցի վրա հիմնված դասակարգիչը:
Նյարդային ցանցերը բարդ մոդելներ են, որոնք փորձում են ընդօրինակել, թե ինչպես է մարդկային ուղեղը մշակում դասակարգման կանոնները: Նյարդային ցանցը բաղկացած է նեյրոնների բազմաթիվ տարբեր շերտերից, որոնցից յուրաքանչյուրը ստանում է մուտքեր նախորդ շերտերից և ելքերը փոխանցում հետագա շերտերին:
Նյարդային ցանցի ռեգրեսիա է, թե դասակարգում:
Նյարդային ցանցերը կարող են օգտագործվել կամ ռեգրեսիայի կամ դասակարգման համար: Ռեգրեսիոն մոդելի ներքո թողարկվում է մեկ արժեք, որը կարող է քարտեզագրվել իրական թվերի մի շարքին, ինչը նշանակում է, որ պահանջվում է միայն մեկ ելքային նեյրոն:
Ինչպե՞ս են դասակարգվում արհեստական նեյրոնային ցանցերը:
Արհեստական նյարդային ցանցերը նեյրոնների համեմատաբար կոպիտ էլեկտրոնային ցանցեր են՝ հիմնված ուղեղի նյարդային կառուցվածքի վրա: Նրանք մեկ առ մեկ մշակում են գրառումները և սովորում են՝ համեմատելով գրառումների իրենց դասակարգումը (այսինքն՝ հիմնականում կամայական) գրառումների իրական դասակարգման հայտնի դասակարգման հետ:
Կարո՞ղ է Ann-ը օգտագործվել դասակարգման համար:
Մեքենայական ուսուցման տերմինաբանության մեջ դասակարգումը վերաբերում է ականխատեսող մոդելավորման խնդիր, որտեղ մուտքային տվյալները դասակարգվում են որպես նախապես սահմանված պիտակավորված դասերից մեկը: Կան մեքենայական ուսուցման տարբեր մոդելներ, որոնք կարող են օգտագործվել դասակարգման խնդիրների համար: …
