Wielowarstwowa sieć neuronowa

1. Co to jest wielowarstwowe sieci neuronowe?
2. Po co używać wielu warstw w sieci neuronowej?
3. Co to jest sieć wielowarstwowa?
4. Jaka jest różnica między MLP i CNN?

Co to jest wielowarstwowe sieci neuronowe?

Wielowarstwowa sieć neuronowa zawiera więcej niż jedną warstwę sztucznych neuronów lub węzłów. Różnią się bardzo projektowaniem. Należy zauważyć, że chociaż sieci neuronowe jednorazowe były przydatne na początku ewolucji sztucznej inteligencji, zdecydowana większość używanych dzisiaj sieci ma model wielowarstwowy.

Po co używać wielu warstw w sieci neuronowej?

Zasadniczo, dodając więcej ukrytych warstw / więcej neuronów na warstwę, dodajesz więcej parametrów do modelu. Stąd pozwalasz modelowi dopasować bardziej złożone funkcje.

Co to jest sieć wielowarstwowa?

Sieci wielowarstwowe składają się również z węzłów i krawędzi, ale węzły istnieją w oddzielnych warstwach, reprezentujących różne formy interakcji, które łączą się z aspektem (16, 17). Aspekty lub stosy warstw mogą być używane do reprezentowania różnych rodzajów kontaktów, lokalizacji przestrzennych, podsystemów lub punktów w czasie.

Jaka jest różnica między MLP i CNN?

Zarówno MLP, jak i CNN mogą być używane do klasyfikacji obrazu, jednak MLP przyjmuje wektor jako wejście, a CNN przyjmuje tensor jako wejście, dzięki czemu CNN może zrozumieć relację przestrzenną (relacja między pobliskimi pikselami obrazu) lepsze piksele obrazów, dzięki czemu dla skomplikowanych obrazów CNN MLP.