Νευρωνικά δίκτυα ως ταξινομητές Κάθε μονάδα λαμβάνει μια είσοδο, εφαρμόζει μια (συχνά μη γραμμική) συνάρτηση σε αυτήν και στη συνέχεια μεταβιβάζει την έξοδο στο επόμενο επίπεδο. … Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν βρει εφαρμογή σε μια μεγάλη ποικιλία προβλημάτων. Αυτά κυμαίνονται από την αναπαράσταση συναρτήσεων έως την αναγνώριση προτύπων, κάτι που θα εξετάσουμε εδώ.
Τι είναι ο ταξινομητής βάσει νευρωνικών δικτύων;
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι σύνθετα μοντέλα, τα οποία προσπαθούν να μιμηθούν τον τρόπο με τον οποίο ο ανθρώπινος εγκέφαλος αναπτύσσει κανόνες ταξινόμησης. Ένα νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από πολλά διαφορετικά στρώματα νευρώνων, με κάθε στρώμα να λαμβάνει εισόδους από τα προηγούμενα στρώματα και να περνάει εξόδους σε άλλα επίπεδα.
Είναι παλινδρόμηση ή ταξινόμηση νευρωνικών δικτύων;
Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιούνται είτε για παλινδρόμηση είτε για ταξινόμηση. Σύμφωνα με το μοντέλο παλινδρόμησης εξάγεται μια ενιαία τιμή που μπορεί να αντιστοιχιστεί σε ένα σύνολο πραγματικών αριθμών που σημαίνει ότι απαιτείται μόνο ένας νευρώνας εξόδου.
Πώς ταξινομούνται τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα;
Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι σχετικά ακατέργαστα ηλεκτρονικά δίκτυα νευρώνων που βασίζονται στη νευρωνική δομή του εγκεφάλου. Επεξεργάζονται τις εγγραφές μία κάθε φορά και μαθαίνουν συγκρίνοντας την ταξινόμηση της εγγραφής (δηλαδή, σε μεγάλο βαθμό αυθαίρετη) με τη γνωστή πραγματική ταξινόμηση της εγγραφής.
Μπορεί να χρησιμοποιηθεί το Ann για ταξινόμηση;
Στην ορολογία μηχανικής μάθησης, η ταξινόμηση αναφέρεται σε αΠρόβλημα προγνωστικής μοντελοποίησης όπου τα δεδομένα εισόδου ταξινομούνται ως μία από τις προκαθορισμένες κλάσεις με ετικέτα. Υπάρχουν διάφορα μοντέλα Machine Learning που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για προβλήματα ταξινόμησης. …
