artificial-intelligence - トレーニング機能と学習機能の違いは何ですか

Question

人工ニューラルネットワークのトレーニング機能と学習機能の違いは何ですか? これを見つけましたが、正しく理解できません。誰か説明してくれませんか??

Answer 1

トレーニング関数は、特定の入力を認識して出力にマッピングするようにニューラルネットワークをトレーニングするために使用される全体的なアルゴリズムです。一般的な例は、バックプロパゲーションとその多くのバリエーションおよびウェイト/バイアストレーニングです。学習関数は、個々の重みとしきい値を処理し、それらをどのように操作するかを決定します。これらは通常（常にではありませんが）何らかの形の最急降下法を採用しています。例としては、シミュレーテッドアニーリング、運動量とアダプティブラーニングレートを使用したSilvaとAlmeidaのアルゴリズム、および重み学習（Hebb、Kohonenなど）アルゴリズムがあります。