Зміст:
Визначення - Що означає Вага?
Ідея ваги є основоположним поняттям у штучних нейронних мережах. Набір зважених входів дозволяє кожному штучному нейрону або вузлу в системі виробляти відповідні виходи. Професіонали, які займаються проектами машинного навчання та штучного інтелекту, де використовуються штучні нейронні мережі для подібних систем, часто говорять про вагу як функцію як біологічних, так і технологічних систем.
Вага також відомий як синаптична вага.
Техопедія пояснює вагу
У штучному нейроні сукупність зважених входів - це засіб, за допомогою якого нейрон бере участь у функції активації та виробляє рішення (стріляючи чи не стріляючи). Типові штучні нейронні мережі мають різні шари, включаючи вхідний шар, приховані шари та вихідний шар. На кожному шарі окремий нейрон приймає ці входи і відповідно зважує їх. Це імітує біологічну активність окремих нейронів, посилаючи сигнали з заданою синаптичною вагою від аксона нейрона до дендритів іншого нейрона.
Професіонали ІТ можуть використовувати конкретні математичні рівняння та функції візуального моделювання, щоб показати, як синаптичні ваги використовуються у штучній нейронній мережі. У системі, що називається зворотним розповсюдженням, вхідні ваги можуть бути змінені відповідно до вихідних функцій, коли система навчиться правильно їх застосовувати. Все це є основним для того, як нейронні мережі функціонують у складних проектах машинного навчання.
Це визначення було написане в контексті нейронних мереж
