Was sind 18-Schichten-Schichtmodelle?

Schichtmodelle mit 18 Schichten beziehen sich häufig auf die Architektur von neuronalen Netzwerken, insbesondere in der tiefen Lerntechnik. Diese Modelle bestehen aus mehreren Schichten, die jeweils spezifische Funktionen zur Verarbeitung von Daten übernehmen. In einem 18-Schichten-Modell könnten die Schichten wie folgt unterteilt werden: 1. **Eingabeschicht**: Nimmt die Rohdaten auf. 2. **Verborgene Schichten**: Diese bestehen aus mehreren Schichten (z. B. 16 Schichten), die jeweils aus Neuronen bestehen, die durch Aktivierungsfunktionen miteinander verbunden sind. Diese Schichten lernen komplexe Muster und Merkmale aus den Eingabedaten. 3. **Ausgabeschicht**: Gibt das Endergebnis oder die Vorhersage des Modells aus. Jede Schicht hat ihre eigenen Gewichtungen, die während des Trainingsprozesses angepasst werden, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern. Schichtmodelle mit vielen Schichten, wie 18, ermöglichen es, tiefere und komplexere Merkmale aus den Daten zu extrahieren, was zu besseren Ergebnissen in Aufgaben wie Bild- oder Sprachverarbeitung führen kann. Die Wahl der Anzahl der Schichten hängt von der Komplexität der Aufgabe und der verfügbaren Daten ab.