Нейронна мережа Ворда — штучна нейронна мережа, топологія якої характеризується тим, що внутрішні (приховані) шари нейронів розбиті на блоки. Нейронні мережі Ворда розрізняються кількістю блоків прихованого шару і наявністю або відсутністю обхідних з'єднань.
![image](https://www.wikidata.uk-ua.nina.az/image/aHR0cHM6Ly93d3cud2lraWRhdGEudWstdWEubmluYS5hei9pbWFnZS9hSFIwY0hNNkx5OTFjR3h2WVdRdWQybHJhVzFsWkdsaExtOXlaeTkzYVd0cGNHVmthV0V2ZFdzdmRHaDFiV0l2TXk4elppODFPVEp3ZUMxWGIzSmtjMTl1WlhRdWNHNW5Mekl5TUhCNExUVTVNbkI0TFZkdmNtUnpYMjVsZEM1d2JtYz0ucG5n.png)
1. Нейрони вхідного шару;
2. Нейрони прихованого шару;
3. Нейрони вихідного шару.
Загальна характеристика
Розбиття прихованих шарів на блоки дозволяє використовувати різні передавальні функції для різних блоків прихованого шару. Таким чином, одні й ті ж сигнали, отримані від вхідного шару, зважуються і обробляються паралельно з використанням декількох способів, а отриманий результат потім обробляється нейронами вихідного шару. Застосування різних методів обробки для одного і того ж набору даних дозволяє сказати, що нейронна мережа аналізує дані з різних аспектів. Практика показує, що мережа показує дуже гарні результати при вирішенні завдань прогнозування і розпізнавання образів. Для нейронів вхідного шару, як правило, встановлюється лінійна функція активації. Функція активації для нейронів з блоків прихованого та вихідного шару визначається експериментально.
Алгоритм навчання
Для навчання нейронної мережі Ворда можна застосовувати метод зворотного поширення помилки.
Див. також
![]() | Це незавершена стаття зі штучного інтелекту. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Nejronna merezha Vorda shtuchna nejronna merezha topologiya yakoyi harakterizuyetsya tim sho vnutrishni prihovani shari nejroniv rozbiti na bloki Nejronni merezhi Vorda rozriznyayutsya kilkistyu blokiv prihovanogo sharu i nayavnistyu abo vidsutnistyu obhidnih z yednan Topologiya merezhi Vorda z dvoma blokami prihovanogo sharu i obhidnim z yednannyam 1 Nejroni vhidnogo sharu 2 Nejroni prihovanogo sharu 3 Nejroni vihidnogo sharu Zagalna harakteristikaRozbittya prihovanih shariv na bloki dozvolyaye vikoristovuvati rizni peredavalni funkciyi dlya riznih blokiv prihovanogo sharu Takim chinom odni j ti zh signali otrimani vid vhidnogo sharu zvazhuyutsya i obroblyayutsya paralelno z vikoristannyam dekilkoh sposobiv a otrimanij rezultat potim obroblyayetsya nejronami vihidnogo sharu Zastosuvannya riznih metodiv obrobki dlya odnogo i togo zh naboru danih dozvolyaye skazati sho nejronna merezha analizuye dani z riznih aspektiv Praktika pokazuye sho merezha pokazuye duzhe garni rezultati pri virishenni zavdan prognozuvannya i rozpiznavannya obraziv Dlya nejroniv vhidnogo sharu yak pravilo vstanovlyuyetsya linijna funkciya aktivaciyi Funkciya aktivaciyi dlya nejroniv z blokiv prihovanogo ta vihidnogo sharu viznachayetsya eksperimentalno Algoritm navchannyaDlya navchannya nejronnoyi merezhi Vorda mozhna zastosovuvati metod zvorotnogo poshirennya pomilki Div takozhShtuchni nejronni merezhi Metod zvorotnogo poshirennya pomilki Ce nezavershena stattya zi shtuchnogo intelektu Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi