Pes

Autora: Roger Morrison
Data De La Creació: 27 Setembre 2021
Data D’Actualització: 1 Juliol 2024
Anonim
Fresh Guacamole by PES | Oscar Nominated Short
Vídeo: Fresh Guacamole by PES | Oscar Nominated Short

Content

Definició: què significa Pes?

La idea del pes és un concepte fundacional en xarxes neuronals artificials. Un conjunt d’entrades ponderades permet a cada neurona o node artificial del sistema produir sortides relacionades. Els professionals que tracten l’aprenentatge de màquines i els projectes d’intel·ligència artificial on s’utilitzen xarxes neuronals artificials de sistemes similars sovint parlen de pes en funció tant dels sistemes biològics com tecnològics.


El pes també es coneix com a pes sinàptic.

Una introducció a Microsoft Azure i al Microsoft Cloud | Durant aquesta guia, podreu conèixer què és la informàtica en núvol i com Microsoft Azure us pot ajudar a migrar i executar el vostre negoci des del núvol.

Techopedia explica Pes

En una neurona artificial, una col·lecció d’inputs ponderats és el vehicle a través del qual la neurona es dedica a una funció d’activació i produeix una decisió (disparar o no disparar). Les xarxes neuronals artificials típiques tenen diverses capes incloent una capa d’entrada, capes ocultes i una de sortida. A cada capa, la neurona individual està agafant aquestes aportacions i la pesa en conseqüència. Això simula l’activitat biològica de les neurones individuals, donant senyals amb un pes sinàptic donat des de l’axó d’una neurona fins a les dendrites d’una altra neurona.


Els professionals de les TI poden utilitzar equacions matemàtiques específiques i funcions de modelat visual per mostrar com s’utilitzen pesos sinàptics en una xarxa neuronal artificial. En un sistema anomenat backpropagation, els pesos d'entrada poden ser alterats segons les funcions de sortida a mesura que el sistema aprengui a aplicar-los correctament. Tot això fonamentat en el funcionament de les xarxes neuronals en projectes sofisticats d’aprenentatge automàtic.

Aquesta definició es va escriure a la secció de Xarxes Neurals