Spisu treści:
Definicja - Co oznacza warstwa wyjściowa?
Warstwa wyjściowa w sztucznej sieci neuronowej jest ostatnią warstwą neuronów, która wytwarza dane wyjściowe dla programu. Chociaż są one wykonane podobnie jak inne sztuczne neurony w sieci neuronowej, neurony warstwy wyjściowej mogą być budowane lub obserwowane w inny sposób, biorąc pod uwagę, że są ostatnimi węzłami „aktorskimi” w sieci.
Techopedia wyjaśnia warstwę wyjściową
Typowa tradycyjna sieć neuronowa ma trzy typy warstw: jedną lub więcej warstw wejściowych, jedną lub więcej warstw ukrytych i jedną lub więcej warstw wyjściowych. Proste sieci neuronowe z trzema pojedynczymi warstwami zapewniają podstawowe, łatwe do zrozumienia modele. Bardziej zaawansowane, innowacyjne sieci neuronowe mogą mieć więcej niż jedną warstwę dowolnego typu - i jak wspomniano, każdy rodzaj warstwy może być zbudowany inaczej. Tradycyjny sztuczny neuron składa się z niektórych ważonych sygnałów wejściowych, funkcji transformacji i funkcji aktywacji odpowiadającej aksonowi neuronu biologicznego. Jednak neurony warstwy wyjściowej mogą być zaprojektowane inaczej w celu usprawnienia i poprawy końcowych wyników procesu iteracyjnego.
W pewnym sensie warstwa wyjściowa łączy się i konkretnie wytwarza wynik końcowy. Aby jednak lepiej zrozumieć sieć neuronową, ważne jest, aby spojrzeć na warstwę wejściową, warstwy ukryte i warstwę wyjściową jako całość.
Ta definicja została napisana w kontekście sieci neuronowych
