ea-03

Neuronok rétegeit egymásra pakolva többrétegű hálót kapunk. Ez sokkal rugalmasabb [] felületeket le tud írni, mint egyetlen [].

• neuron - döntési

• aktiváció - hiba

• döntési - neuron

• hiba - aktiváció

Sok réteg esetén mély hálóról beszélünk.

Ezek a gyakorlatban még hatékonyabbak, de [] őket betanítani.

• gyorsabb

• lehetetlen

• problémásabb

• könyebb

Adott X input esetén a háló [] lépkedve kiértékelhető

• jobbról balra

• kimenettől a bemenetig

• balról jobrra

• bemenettől a kimenetig

Több x inputvektor hatékonyan, [] kiértékelhetők mátrixműveletekkel (pl. [] célhardveren)

• szekvenciálisan - CPU

• egyidőben - GPU

• szekvenciálisan - GPU

• egyidőben - CPU

Ha ismerjük az elvárt outputot, ki tudjuk számolni a(z) [].

• inputot

• predikciót

• hibát

• aktivációt

Osztályozási hiba a(z) [] példák számát jelenti (egész szám, vagy %)

• azonos

• különböző

• eltévesztett

• felismert

[] hibafüggvényt is definiálhatunk.

• Minimális

• Növekvő

• Folytonos

• Konstans

Osztályozási feladathoz a [] hibafüggvényt használjuk.

Ennek kiszámolásához az osztálycímkéket [] alakra kell hozni

• keresztentrópia - „one-hot encoding”

• mse - „sparse encoding”

• „one-hot encoding” - keresztentrópia

• „sparse encoding” - mse