Преглед садржаја:
Дефиниција - Шта значи тежина?
Идеја о тежини је темељни концепт у вештачким неуронским мрежама. Скуп пондерираних улаза омогућава сваком вештачком неурону или чвору у систему да произведе повезане излазе. Професионалци који се баве пројектима машинског учења и вештачке интелигенције где се користе вештачке неуронске мреже за сличне системе често говоре о тежини као функцији и биолошког и технолошког система.
Тежина је позната и као синаптичка тежина.
Тецхопедиа објашњава тежину
У вештачком неурону, колекција пондерираних улаза је возило преко којег се неурон укључује у активацијску функцију и производи одлуку (било да пуца или не пуца). Типичне вештачке неуронске мреже имају различите слојеве, укључујући улазни слој, скривене слојеве и излазни слој. На сваком слоју, појединачни неурон узима ове инпуте и у складу с тим вага. Ово симулира биолошку активност појединих неурона, шаљу сигнале са датом синаптичком тежином од аксона неурона до дендрита другог неурона.
ИТ професионалци могу користити посебне математичке једначине и функције визуелног моделирања да покажу како се синаптички тегови користе у вештачкој неуронској мрежи. У систему који се назива повратно ширење, улазна тежина се може мењати у складу са излазним функцијама док систем учи како их правилно применити. Све је ово основа како неуронске мреже функционишу у софистицираним пројектима машинског учења.
Ова дефиниција је написана у контексту неуронских мрежа
