Modèle de réseau de neurones

Lorsque N → ∞ {displaystyle textstyle Nrightarrow infty}, une forme de machine learning en ligne doit être utilisée, où le coût est réduit à mesure que chaque nouvel exemple est vu. Alors que l`apprentissage automatique en ligne est souvent utilisé lorsque D {displaystyle textstyle {mathcal {D}}} est corrigé, il est le plus utile dans le cas où la distribution change lentement au fil du temps. Dans les méthodes de réseau neuronal, une certaine forme d`apprentissage automatique en ligne est fréquemment utilisée pour les jeux de données finis. Tandis que les réseaux neuronaux fonctionnant avec des données étiquetées produisent la sortie binaire, l`entrée qu`ils reçoivent est souvent continue. C`est-à-dire que les signaux que le réseau reçoit en entrée couvrent une plage de valeurs et incluent n`importe quel nombre de métriques, en fonction du problème qu`il cherche à résoudre. Nous avons vu dans la dernière section Comment un MLP modélise la fonction de réponse en utilisant la composition des fonctions sigmoïde-falaise-pour un problème de classification, cela correspond à diviser l`espace de répétition en utilisant des hyperplans. L`utilisation d`hyperplans pour diviser l`espace est une approche naturelle-intuitivement attrayante, et basée sur la simplicité fondamentale des lignes. Les réseaux radiaux sont intrinsèquement incapables d`extrapolations. Comme le cas d`entrée obtient plus loin des points stockés dans les unités radiales, de sorte que l`activation des unités radiales se désintègre et (en fin de compte) la sortie du réseau se désintègre.

Un cas d`entrée situé loin des centres radiaux générera une sortie nulle de toutes les unités cachées. La tendance à ne pas extrapoler peut être considérée comme bonne (en fonction de votre problème-domaine et point de vue), mais la tendance à la désintégration à une sortie nulle (à première vue) n`est pas. Si nous décidons d`esmâcher l`extrapolation, alors ce que nous aimerions voir rapporté à des points d`entrée très nouveaux est la moyenne. En fait, le RBF a une valeur de biais sur la couche de sortie, et définit ceci à une valeur commode, qui, nous l`espérons, rapproche la moyenne de l`échantillon. Ensuite, le RBF va toujours produire la moyenne si on lui demande d`extrapoler. Un réseau de anticipatif typique a des neurones disposés dans une topologie stratifiée distincte. La couche d`entrée n`est pas vraiment neuronale du tout: ces unités servent simplement à introduire les valeurs des variables d`entrée. Les neurones des couches cachées et en sortie sont tous connectés à toutes les unités de la couche précédente. Encore une fois, il est possible de définir des réseaux qui sont partiellement connectés à seulement quelques unités dans la couche précédente; Cependant, pour la plupart des applications, les réseaux entièrement connectés sont meilleurs. où h = {h (1), h (2), h (3)} {displaystyle {boldsymbol {h}} = {{boldsymbole {h}} ^ {(1)}, {boldsymbol {h}} ^ {(2)}, {boldsymbol {h}} ^ {(3)} }} est l`ensemble des unités masquées, et c = {W (1), W (2), W (3)} {displaystyle Psi = {{boldsymbol {W}} ^ {(1)}, {boldsy marqueur {w}} ^ {(2)}, {boldsymbol {w}} ^ {(3)} }} sont les paramètres du modèle, qui représentent des termes d`interaction symétrique masqué invisible et caché.

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