Einschichtiges neuronales Netzwerk

Definition - Was bedeutet einschichtiges neuronales Netzwerk?

Ein einschichtiges neuronales Netzwerk stellt die einfachste Form eines neuronalen Netzwerks dar, bei dem es nur eine Schicht von Eingangsknoten gibt, die gewichtete Eingaben an eine nachfolgende Schicht von Empfangsknoten oder in einigen Fällen an einen Empfangsknoten senden. Dieses einschichtige Design war Teil der Grundlage für Systeme, die jetzt viel komplexer geworden sind.

Technische.me erklärt Single-Layer Neural Network

Eines der frühen Beispiele für ein einschichtiges neuronales Netzwerk wurde als "Perzeptron" bezeichnet. Das Perzeptron würde eine Funktion zurückgeben, die wiederum auf Eingaben basiert, die auf einzelnen Neuronen in der Physiologie des menschlichen Gehirns basieren. In gewisser Hinsicht ähneln Perzeptronmodelle „Logikgattern“, die einzelne Funktionen erfüllen: Ein Perzeptron sendet entweder ein Signal oder nicht, basierend auf den gewichteten Eingaben. Ein anderer Typ eines einschichtigen neuronalen Netzwerks ist der einschichtige binäre lineare Klassifikator, der Eingaben in eine von zwei Kategorien isolieren kann.

Einschichtige neuronale Netze können auch als Teil einer Klasse von vorwärtsgerichteten neuronalen Netzen betrachtet werden, bei denen Informationen nur in einer Richtung durch die Eingänge zum Ausgang gelangen. Dies definiert wiederum diese einfachen Netzwerke im Gegensatz zu immens komplizierteren Systemen, wie z. B. solchen, die Backpropagation oder Gradientenabstieg verwenden, um zu funktionieren.