Talaan ng mga Nilalaman:
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Input Layer?
Ang input layer ng isang neural network ay binubuo ng mga artipisyal na input neuron, at nagdadala ng paunang data sa system para sa karagdagang pagproseso ng mga kasunod na layer ng mga artipisyal na neuron. Ang input layer ay ang pasimula ng daloy ng trabaho para sa artipisyal na neural network.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Input Layer
Ang mga artipisyal na neural network ay karaniwang binubuo ng mga layer ng input, nakatagong mga layer at mga layer ng output. Ang iba pang mga sangkap ay maaaring magsama ng mga convolutional layer at pag-encode o mga decoding layer.
Ang isa sa mga natatanging katangian ng input layer ay ang mga artipisyal na neuron sa input layer ay may ibang tungkulin upang i-play - ipaliwanag ito ng mga eksperto habang ang input layer ay binubuo ng "passive" na mga neuron na hindi kumuha ng impormasyon mula sa mga nakaraang layer dahil sila ay ang pinakaunang layer ng network. Sa pangkalahatan, ang mga artipisyal na neuron ay malamang na magkaroon ng isang hanay ng mga timbang na pag-input at pag-andar batay sa mga timbang na input - gayunpaman, sa teorya, isang input layer ay maaaring binubuo ng mga artipisyal na neuron na walang timbang na mga input, o kung saan ang mga timbang ay kinakalkula naiiba, halimbawa, nang sapalaran, dahil ang impormasyon ay papasok sa system sa unang pagkakataon. Ang karaniwang sa modelo ng neural network ay ang input layer ay nagpapadala ng data sa kasunod na mga layer, kung saan ang mga neuron ay may bigat na mga input.
