<prompt> Fikiria safu mbili za mtandao wa neva uliounganishwa kikamilifu ambapo vitendaji vya kuwezesha visivyo na mstari vilivyofichwa vinatolewa na vitendaji vya sigmoid vya vifaa. Je, kuna mtandao sawa ambapo sehemu iliyofichwa utendakazi usio na mstari hutolewa na vitendaji vya tanjiti ya hyperbolic?Nadharia Husika: Nadharia ya Mtandao wa Neural ni sehemu ndogo ya kujifunza kwa mashine inayoangazia uundaji na utumiaji wa mitandao ya neva bandia ANNs ili kuiga na kutatua matatizo changamano. ANN ni miundo ya komputa iliyochochewa na muundo na utendaji kazi wa ubongo wa binadamu, hasa jinsi niuroni huchakata na kusambaza taarifa.Msingi wa ujenzi wa ANN ni neuroni bandia, inayojulikana pia kama nodi au kitengo. Neuroni hizi zimepangwa katika tabaka: safu ya pembejeo, safu moja au zaidi zilizofichwa, na safu ya pato. Kila neuroni hupokea ingizo kutoka kwa safu iliyotangulia, huichakata, na kutuma towe kwenye safu inayofuata. Miunganisho kati ya niuroni ina uzani unaohusishwa, ambao huamua nguvu ya ishara inayopitishwa.Nadharia ya Mtandao wa Neural inahusisha dhana kuu zifuatazo:1. Kitendakazi cha kuwezesha: Hiki ni kitendakazi cha hisabati kinachotumika kwa ingizo la niuroni ili kubainisha matokeo yake. Vitendo vya kawaida vya kuwezesha ni pamoja na sigmoid, tanjenti ya hyperbolic tanh, na kitengo cha mstari kilichorekebishwa ReLU.2. Algorithm ya kujifunza: Huu ni mchakato ambao mtandao wa neva hurekebisha uzani wake ili kupunguza hitilafu kati ya matokeo yake yaliyotabiriwa na matokeo halisi ukweli wa msingi. Algorithm ya kawaida ya ujifunzaji ni uenezaji nyuma, ambao unajumuisha kukokotoa upinde rangi wa kosa kwa heshima ya kila uzani na kusasisha uzani ipasavyo.3. Kitendaji cha hasara: Hiki ni kipimo cha tofauti kati ya matokeo yaliyotabiriwa na pato halisi. Kusudi la algorithm ya kujifunza ni kupunguza utendaji wa upotezaji. Vitendo vya kukokotoa vya kawaida vya upotezaji ni pamoja na makosa ya wastani ya mraba, upotezaji wa bawaba, na upotezaji wa bawaba.4. Urekebishaji: Hii ni mbinu inayotumiwa kuzuia kufifia kupita kiasi, ambayo hutokea wakati mtandao wa neva hujifunza data ya mafunzo vizuri sana na kufanya kazi vibaya kwenye data isiyoonekana. Mbinu za urekebishaji, kama vile urekebishaji wa L1 na L2, huongeza neno la adhabu kwa kipengele cha kupoteza ili kuhimiza mtandao kujifunza miundo rahisi yenye uzani mdogo.5. Uboreshaji: Hii inahusisha kutafuta seti bora ya uzani kwa mtandao wa neva ili kupunguza utendaji wa upotevu. Kanuni za kawaida za uboreshaji ni pamoja na mteremko wa upinde rangi, mteremko wa gradient stochastic, na mbinu za juu zaidi kama vile Adam na RMSprop.Nadharia ya Mtandao wa Neural imeibuka kwa miaka mingi, na kusababisha maendeleo ya aina mbalimbali za mitandao ya neva, kama vile mitandao ya neural ya kubadilisha CNNs kwa utambuzi wa picha, mitandao ya neural ya kawaida RNNs kwa data ya mlolongo, na usanifu wa kina wa kujifunza ambao unaweza kuwa mfano wa magumu. ruwaza na uwakilishi katika hifadhidata kubwa. Maendeleo haya yamewezesha mitandao ya neva kufikia utendaji wa hali ya juu katika kazi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na uainishaji wa picha, uchakataji wa lugha asilia, utambuzi wa matamshi na kucheza mchezo.  <response>: Kweli 