ரேடியல் பேஸிஸ் செயல்பாட்டு நெட்வொர்க் (ஆர்.பி.எஃப் நெட்வொர்க்)

நூலாசிரியர்: Roger Morrison
உருவாக்கிய தேதி: 27 செப்டம்பர் 2021
புதுப்பிப்பு தேதி: 19 ஜூன் 2024
Anonim
ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாடு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்
காணொளி: ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாடு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்

உள்ளடக்கம்

வரையறை - ரேடியல் பேசிஸ் ஃபங்க்ஷன் நெட்வொர்க் (ஆர்.பி.எஃப் நெட்வொர்க்) என்றால் என்ன?

ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாட்டு நெட்வொர்க் என்பது ஒரு வகை மேற்பார்வையிடப்பட்ட செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பாகும், இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட இயந்திர கற்றல் (எம்.எல்) ஐ ஒரு நேரியல் அல்லாத வகைப்படுத்தியாக செயல்படுகிறது. குறைந்த பரிமாண திசையன்களில் பணிபுரியும் எளிய நேரியல் வகைப்படுத்திகளைக் காட்டிலும் பகுப்பாய்வில் மேலும் செல்ல, நேரியல் அல்லாத வகைப்படுத்திகள் அதிநவீன செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.


ஒரு ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாடு நெட்வொர்க் ஒரு ரேடியல் அடிப்படை நெட்வொர்க் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது.

மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூர் மற்றும் மைக்ரோசாஃப்ட் கிளவுட் | இந்த வழிகாட்டி முழுவதும், கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் எதைப் பற்றியது என்பதையும், கிளவுட் நிறுவனத்திலிருந்து உங்கள் வணிகத்தை நகர்த்தவும் இயக்கவும் மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூர் எவ்வாறு உதவும் என்பதை நீங்கள் அறிந்து கொள்வீர்கள்.

ரேடியல் பேஸிஸ் ஃபங்க்ஷன் நெட்வொர்க் (ஆர்.பி.எஃப் நெட்வொர்க்)

பிற பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளுடன் ஒரு முன்மாதிரிகளின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி, நியூரான்கள் உள்ளீடு மற்றும் முன்மாதிரிக்கு இடையிலான தூரத்தைப் பார்க்கின்றன, உள்ளீட்டு திசையன் எனப்படுவதைப் பயன்படுத்துகின்றன.

செயற்கை நியூரான்களின் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் நெட்வொர்க் தரவு புள்ளிகளை எவ்வாறு வகைப்படுத்துகிறது என்பதைக் காண்பிக்க வெவ்வேறு வழிகளில் குறிப்பிடப்படும் வெளியீடுகளை இயக்குகின்றன. ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாட்டு நெட்வொர்க் அதன் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளாக ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. மற்ற வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் போலவே, ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாட்டு நெட்வொர்க்குகள் உள்ளீட்டு அடுக்குகள், மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளன. இருப்பினும், ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாட்டு நெட்வொர்க்குகள் பெரும்பாலும் சில வகையான ஒரு அல்லாத செயல்பாட்டு செயல்பாட்டை உள்ளடக்குகின்றன. சாய்வு வம்சாவளியைப் பயன்படுத்தி வெளியீட்டு எடைகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியும்.சிலர் ஒரு RBF அணுகுமுறையை ஒப்பீட்டளவில் "உள்ளுணர்வு" என்றும் சிறப்பு ML பிரச்சினைகளை தீர்க்க ஒரு சிறந்த வழியாகவும் கருதுகின்றனர்.