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定義-入力層とはどういう意味ですか？
ニューラルネットワークの入力層は、人工入力ニューロンで構成されており、後続の人工ニューロン層でさらに処理するために、初期データをシステムに取り込みます。 入力層は、人工ニューラルネットワークのワークフローのまさに始まりです。
Techopediaは入力層について説明します
人工ニューラルネットワークは通常、入力層、隠れ層、出力層で構成されます。 他のコンポーネントには、畳み込み層とエンコードまたはデコード層が含まれます。
入力層の明確な特徴の1つは、入力層の人工ニューロンの果たす役割が異なることです。専門家は、入力層が以前の層からの情報を受け取らない「受動」ニューロンで構成されると説明していますネットワークの最初の層。 一般に、人工ニューロンは、重み付き入力のセットを持ち、それらの重み付き入力に基づいて機能する可能性が高いですが、理論的には、入力層は、重み付き入力を持たない、または重みが計算される人工ニューロンで構成できます情報が初めてシステムに入力されるため、たとえばランダムに異なります。 ニューラルネットワークモデルで一般的なのは、入力層が後続の層にデータを送信することです。この層では、ニューロンが重み付き入力を行います。
