Video: Маалыматтарды иштетүүдө көп катмарлуу перцептрон деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
А көп катмарлуу кабылдоочу (MLP) - жасалма түртүүчү класс нейрон тармагы (ANN). Киргизүү түйүндөрүнөн тышкары, ар бир түйүн сызыктуу эмес активдештирүү функциясын колдонгон нейрон болуп саналат. MLP окутуу үчүн backpropagation деп аталган көзөмөлдөнүүчү окутуу ыкмасын колдонот.
Ошо сыяктуу эле, адамдар эмне үчүн Multilayer Perceptron колдонулат деп сурашат.
Көп катмарлуу кабылдоочулар көбүнчө көзөмөлдөгү окуу көйгөйлөрүнө колдонулат3: алар киргизүү-чыгарма түгөйлөрүнүн жыйындысы боюнча машыгышат жана ошол киргизүүлөр менен чыгуулардын ортосундагы корреляцияны (же көз карандылыкты) моделдөөнү үйрөнүшөт. Окутуу катаны азайтуу үчүн моделдин параметрлерин, же салмагын жана бир жактуулугун тууралоону камтыйт.
Ошо сыяктуу эле, Weka көп катмарлуу Perceptron деген эмне? Көп катмарлуу кабылдоочулар тармактары болуп саналат кабылдоочулар , линиялык классификаторлордун тармактары. Чындыгында, алар "жашыруун катмарларды" колдонуу менен ыктыярдуу чечим чектерин ишке ашыра алышат. Weka көп менен өз тармак структурасын түзүүгө мүмкүндүк берет графикалык интерфейси бар кабылдоочулар жана байланыштар сиз каалагандай.
Андан кийин, маалыматтарды казып алууда Perceptron деген эмне?
А перцептрон жасалма нейрон тармагындагы биологиялык нейрондун жөнөкөй модели болуп саналат. The перцептрон алгоритм визуалдык киргизүүлөрдү классификациялоо, субъекттерди эки түрдүн бирине категориялоо жана топторду сызык менен бөлүү үчүн иштелип чыккан. Классификация машина үйрөнүү жана сүрөт иштетүүчү маанилүү бөлүгү болуп саналат.
Көп катмарлуу кабылдоочу классификатор деген эмне?
MLPClassifier. А көп катмарлуу кабылдоочу ( MLP ) алдыга багыттоочу жасалма болуп саналат нейрон тармагы Киргизилген маалыматтардын топтомун тиешелүү жыйынтыктардын жыйындысына салыштырган модель.
Сунушталууда:
Маалыматтарды иштетүүдө кандай типтеги маалымат өндүрүлөт?
Маалыматтарды казып алуу - бул маалыматтар арасында күтүлбөгөн / мурда белгисиз мамилелерди табуу. Бул машина үйрөнүү, статистика, AI жана маалымат базасы технологиясын колдонгон көп дисциплинардык көндүм. Data Mining аркылуу алынган түшүнүктөр маркетинг, алдамчылыкты аныктоо жана илимий ачылыштар үчүн колдонулушу мүмкүн
Маалыматтарды иштетүүдө кластерлөөнүн талаптары кандай?
Кластерлөө алгоритми канааттандырууга тийиш болгон негизги талаптар: масштабдуулук; атрибуттардын ар кандай түрлөрү менен иштөө; ыктыярдуу формадагы кластерлерди табуу; киргизүү параметрлерин аныктоо үчүн домен билимине минималдуу талаптар; ызы-чуу жана четтөөлөр менен күрөшүү жөндөмдүүлүгү;
Маалыматтарды иштетүүдө кластердик анализ деген эмне?
Кластерлөө – бул абстракттуу объекттердин тобун окшош объекттердин класстарына түзүү процесси. Эсте турган пункттар. Маалымат объекттеринин кластерин бир топ катары кароого болот. Кластердик талдоо жүргүзүүдө биз адегенде маалыматтар топтомун маалыматтарды окшоштугуна жараша топторго бөлүп, анан топторго энбелгилерди дайындайбыз
Көп катмарлуу нейрондук тармак деген эмне?
Көп катмарлуу перцептрон (MLP) – алдыга багыт берүүчү жасалма нейрон тармагынын (ANN) классы. MLP кеминде үч түйүн катмарынан турат: киргизүү катмары, жашыруун катмар жана чыгаруу катмары. Киргизүү түйүндөрүнөн тышкары, ар бир түйүн сызыктуу эмес активдештирүү функциясын колдонгон нейрон болуп саналат
Маалыматтарды иштетүүдө жакындык деген эмне?
Жакындык өлчөмдөрү Окшоштук жана Окшош эместик чараларына тиешелүү. Окшоштук жана окшош эместик маанилүү, анткени алар кластерлөө, жакынкы кошуна классификациясы жана аномалияларды аныктоо сыяктуу бир катар маалыматтарды казып алуу ыкмаларында колдонулат