Le modèle de réseau neuronal est un modèle mathématique qui simule la connexion et l'interaction entre les neurones du cerveau humain. Il se compose de plusieurs neurones (nœuds) connectés les uns aux autres dans une structure hiérarchique, et chaque neurone génère une sortie correspondante en fonction des données d'entrée en apprenant des poids et des biais.
Dans l'apprentissage en profondeur, les modèles de réseaux de neurones sont largement utilisés pour résoudre diverses tâches complexes, telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance de la parole, le traitement du langage naturel, etc. Plus précisément, l'application des modèles de réseaux de neurones dans l'apprentissage en profondeur peut être divisée selon les aspects suivants :
1. Propagation vers l'avant : les données d'entrée sont transmises via la structure hiérarchique du réseau de neurones, et les résultats de la prédiction sont calculés et produits couche par couche.
2. Rétropropagation : Selon la différence entre le résultat prédit et l'étiquette réelle, le poids et le biais du réseau neuronal sont ajustés via l'algorithme de rétropropagation, et la fonction de perte est minimisée, de sorte que le réseau puisse faire des prédictions plus précises.
3. Conception de la structure du modèle : il existe de nombreux modèles de réseaux de neurones classiques dans l'apprentissage en profondeur, tels que le réseau de neurones convolutifs (CNN), le réseau de neurones récurrent (RNN), le réseau de mémoire à court terme à long terme (LSTM), le transformateur, etc. Ces les modèles traversent différentes couches Structure et connectivité, adaptables à différents types de tâches et de données.
4. Optimisation des paramètres : le modèle de réseau de neurones dans l'apprentissage en profondeur contient généralement un grand nombre de paramètres ajustables. Ces paramètres sont automatiquement ajustés grâce à des algorithmes d'optimisation (tels que la descente de gradient), afin que le modèle puisse mieux s'adapter aux données d'apprentissage et améliorer la généralisation. capacité.
En résumé, les modèles de réseaux neuronaux jouent un rôle clé dans l'apprentissage en profondeur, permettant des tâches de prédiction et de classification efficaces en apprenant les caractéristiques et les modèles de données.
#L'apprentissage en profondeur#