Was sind die verschiedenen Schichttypen, die man in einem neuronalen Netzwerk finden kann?
In einem neuronalen Netzwerk gibt es in der Regel drei Arten von Ebenen: Eingangslagen, versteckte Schichten und Ausgangslagen. 1 Eingangslagen: Dies ist die erste Schicht eines neuronalen Netzwerks, wo die Eingabedaten in das Netzwerk eingespeist werden. Jeder Knoten in der Eingangsschicht stellt ein Merkmal oder ein Attribut der Eingabedaten dar. 2 Versteckte Schichten: Dies sind die Schichten zwischen den Eingangs- und Ausgangslagen. Versteckte Schichten können weiter in mehrere Typen unterteilt werden, darunter: * Vollvernetzte Schichten: Jeder Knoten in dieser Ebene ist mit jedem Knoten in der vorherigen Schicht verbunden. * Konvolutionale Schichten: Diese werden häufig in Bildbearbeitungsaufgaben verwendet. Jeder Knoten in einer konvolutionären Schicht empfängt Eingänge aus einer kleinen Region der vorherigen Schicht, und diese Regionen werden über die Ebene verschoben, um den gesamten Eingang zu decken. * Recurrent Layers: Diese werden in sequentiellen Datenverarbeitungsaufgaben verwendet, wie die natürliche Sprachverarbeitung. Jeder Knoten in einer wiederkehrenden Schicht empfängt Input nicht nur aus der vorherigen Schicht, sondern auch aus dem vorherigen Zeitschritt. * Ausgabelagen: Diese letzte Schicht eines neuronalen Netzwerks, die Ausgabe erzeugt. Die Anzahl der Knoten in der Ausgabe in einer Kategorie wird in einer Kategorie