Wie vergleichen Sie Perceptron und Bachpropgation-Technik? Bitte erklären Sie mir, da ich kein Wissen darüber habe.
user
Bei der Berechnung von Fehlern und der Berechnung von Fehlern durch die Aggregation von Aggregaten ist dies eine Art von neuronalen Netzwerk, das aus einer einzigen Schicht von künstlichen Neuronen besteht, die jeweils mit der Eingangsschicht verbunden sind. Die Ausgabe jedes Neurons wird durch die Summe der gewichteten Eingangssignale bestimmt, die durch eine Aktivierungsfunktion übertragen wird, die oft eine Schrittfunktion ist. Die Perceptron-Trainingsregel ist ein einfacher Algorithmus, der die Gewichte des Perceptrons aktualisiert, bis es alle Trainingsbeispiele korrekt einordnet. Die Aggregation von Gewichten, auf der anderen Seite, ist eine Technik, die verwendet wird, um multi-layer neuronale Netzwerke zu trainieren, d.h., neuronische Netzwerke mit mehr als einer versteckten Schicht.
assistant