A Word neurális hálózata egy mesterséges neurális hálózat , melynek topológiáját az jellemzi, hogy a neuronok belső (rejtett) rétegei blokkokra vannak osztva.
Legenda:
A Word neurális hálózatai különböznek a rejtett réteg blokkjainak számában és a bypass kapcsolatok meglétében vagy hiányában.
A rejtett rétegek blokkokra bontása lehetővé teszi a különböző átviteli funkciók használatát a rejtett réteg különböző blokkjaihoz. Így a bemeneti rétegből kapott azonos jelek súlyozása és feldolgozása párhuzamosan történik többféle módszerrel, majd az eredményt a kimeneti réteg neuronjai dolgozzák fel. Ugyanazon adathalmaz különböző feldolgozási módszereinek alkalmazása lehetővé teszi, hogy azt mondjuk, hogy a neurális hálózat különböző szempontokból elemzi az adatokat. A gyakorlat azt mutatja, hogy a hálózat nagyon jó eredményeket ad az előrejelzési és mintafelismerési problémák megoldásában . A bemeneti réteg neuronjaihoz általában egy lineáris aktiválási függvény van beállítva . A rejtett és kimeneti réteg blokkjaiból származó neuronok aktiválási funkcióját kísérleti úton határozzuk meg.
A Word Neurális Hálózat betanításához használhatja a backpropagation módszert .
| A mesterséges neurális hálózatok típusai | |
|---|---|
| |
| Gépi tanulás és adatbányászat | |
|---|---|
| Feladatok | |
| Tanulás tanárral | |
| klaszteranalízis | |
| Dimenziócsökkentés | |
| Strukturális előrejelzés | |
| Anomália észlelése | |
| Grafikon valószínűségi modellek | |
| Neurális hálózatok | |
| Megerősítő tanulás |
|
| Elmélet | |
| Folyóiratok és konferenciák |
|