Spisu treści:
Definicja - Co oznacza waga?
Idea wagi jest fundamentalną koncepcją w sztucznych sieciach neuronowych. Zestaw ważonych danych wejściowych pozwala każdemu sztucznemu neuronowi lub węzłu w systemie generować powiązane dane wyjściowe. Specjaliści zajmujący się projektami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, w których stosowane są sztuczne sieci neuronowe dla podobnych systemów, często mówią o wadze jako funkcji zarówno systemów biologicznych, jak i technologicznych.
Ciężar jest również znany jako ciężar synaptyczny.
Techopedia wyjaśnia wagę
W sztucznym neuronie zbiór ważonych danych wejściowych jest nośnikiem, przez który neuron angażuje się w funkcję aktywacji i podejmuje decyzję (albo strzela, albo nie strzela). Typowe sztuczne sieci neuronowe mają różne warstwy, w tym warstwę wejściową, warstwy ukryte i warstwę wyjściową. Na każdej warstwie indywidualny neuron przyjmuje te dane wejściowe i odpowiednio je wyważa. Symuluje to aktywność biologiczną poszczególnych neuronów, wysyłając sygnały o danej masie synaptycznej z aksonu neuronu do dendrytów innego neuronu.
Specjaliści IT mogą wykorzystywać określone równania matematyczne i funkcje modelowania wizualnego, aby pokazać, w jaki sposób wagi synaptyczne są wykorzystywane w sztucznej sieci neuronowej. W systemie zwanym propagacją wsteczną wagi wejściowe można zmieniać zgodnie z funkcjami wyjściowymi, gdy system uczy się, jak je prawidłowo stosować. Wszystko to stanowi podstawę funkcjonowania sieci neuronowych w zaawansowanych projektach uczenia maszynowego.
Ta definicja została napisana w kontekście sieci neuronowych
