隠しレイヤー

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• 定義-隠しレイヤーとはどういう意味ですか？
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• Techopediaは隠しレイヤーについて説明します

定義-隠しレイヤーとはどういう意味ですか？

人工ニューラルネットワークの隠れ層は、入力層と出力層の間にある層です。人工ニューロンは、重み付き入力のセットを取り込み、活性化関数を介して出力を生成します。これは、人間の脳で行われる活動の種類をエンジニアがシミュレートするほぼすべてのニューラルネットワークの典型的な部分です。

Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。

Techopediaは隠しレイヤーについて説明します

非表示のニューラルネットワーク層は、さまざまな方法で設定されます。場合によっては、加重入力がランダムに割り当てられます。また、逆伝播と呼ばれるプロセスを介して微調整および較正される場合もあります。いずれにせよ、隠れ層の人工ニューロンは脳内の生物学的ニューロンのように機能します。確率的入力信号を取り込み、それらに作用して、生物学的ニューロンの軸索に対応する出力に変換します。

機械学習モデルの多くの分析は、ニューラルネットワークの隠れ層の構築に焦点を当てています。これらの隠れ層を設定してさまざまな結果を生成するさまざまな方法があります。たとえば、画像処理に焦点を当てた畳み込みニューラルネットワーク、メモリの要素を含むリカレントニューラルネットワーク、トレーニングデータで簡単に機能する単純なフィードフォワードニューラルネットワークなどです。セット。