인공신경망 퍼셉트론 예제

신경망은 일반적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 읽을 수 있습니다. 여기서 첫 번째 레이어는 입력이 입력되는 레이어입니다. 일부 수학을 수행하는 2개의 내부 레이어(숨겨진 레이어라고 함)와 가능한 모든 출력을 포함하는 마지막 레이어가 있습니다. 모든 열의 맨 아래에있는 “+1″을 귀찮게하지 마십시오. 그것은 “편견”이라고 불리는 것이고 우리는 나중에 그것에 대해 이야기 할 것입니다. 인코더-디코더 프레임워크는 고도로 구조화된 입력을 고도로 구조화된 출력에 매핑하는 신경망을 기반으로 합니다. 이러한 접근 방식은 기계 번역의 맥락에서 발생했습니다.[198][199][200] 입력과 출력이 두 개의 자연언어로 문장으로 기록됩니다. 이 작업에서 LSTM RNN 또는 CNN은 소스 문장을 요약하는 인코더로 사용되었으며, 요약은 번역을 생성하기 위해 조건부 RNN 언어 모델을 사용하여 디코딩되었습니다. [201] 이러한 시스템은 빌딩 블록을 공유합니다: 게이트RNN 및 CNN 및 훈련된 주의 메커니즘. 가중치 컬렉션은 데이터의 구조를 파악하기 위해 데이터의 시작 또는 끝 상태에 있든 관계없이 데이터 와 지체 레이블의 관계를 모델링하려는 시도이기 때문에 모델이라고도 합니다. 모델은 일반적으로 나쁜 밖으로 시작 하 고 덜 나쁜 결국, 신경망의 매개 변수를 업데이트 로 시간이 지남에 따라 변경. 인공 신경망은 폐암을 포함한 암을 진단하는 데 사용되어 왔으며,[213] 전립선암, 대장암[214]과 세포 형상 정보만을 사용하여 침습성이 적은 라인과 매우 침습적인 암 세포주를 구별하는 데 사용되었습니다.

[215] [216] 레이스 자체에는 많은 단계가 수반되며, 각 단계는 전후의 단계와 유사합니다. 주자처럼, 우리는 마무리에 도착하기 위해 반복적 인 행동에 종사할 것입니다. 신경망의 각 단계에는 추측, 오류 측정 및 가중치의 약간의 업데이트, 계수에 대한 점진적 조정이 포함되며, 이는 가장 중요한 기능에 주의를 기울이는 방법을 천천히 학습합니다. 심층 신경망은 학습 성을 유지하면서 심화 및 매개 변수 감소를 통해 잠재적으로 개선 될 수 있습니다. 매우 심층적인(예: 100만 개의 레이어) 신경망을 교육하는 것은 실용적이지 않을 수 있지만, 포인터 네트워크[196] 및 신경망 랜덤 액세스 컴퓨터[197]와 같은 CPU와 같은 아키텍처는 외부 랜덤 액세스 메모리를 사용하여 이러한 한계를 극복하고 레지스터, ALU 및 포인터와 같은 컴퓨터 아키텍처에 일반적으로 속하는 다른 구성 요소입니다. 이러한 시스템은 메모리 셀 및 레지스터에 저장된 확률 분포 벡터에서 작동합니다. 따라서 모델은 완전히 차별화되며 종단 간 을 훈련합니다. 이러한 모델의 주요 특징은 깊이, 단기 메모리 의 크기 및 매개 변수 수를 독립적으로 변경할 수 있다는 것입니다 .

“뒤로 통과”라고 표시된 선은 네트워크의 수정 가능한 가중치와 관련하여 네트워크 오류의 그라데이션을 계산하는 역전파 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다. [92] 딥 러닝 네트워크는 심도에 따라 보다 일반적인 단일 숨겨진 계층 신경망과 구별됩니다. 즉, 데이터가 패턴 인식의 다단계 프로세스에서 전달되어야 하는 노드 계층의 수입니다.

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