| Een deterministisch netwerk is een netwerk waarbij de output volledig wordt bepaald door de input. Met andere woorden:bij dezelfde input zal het netwerk altijd dezelfde output produceren. Er is geen sprake van willekeur of stochasticiteit.
Dit staat in contrast met een stochastisch netwerk (of probabilistisch netwerk), waarbij de output wordt beïnvloed door willekeurige elementen, wat betekent dat dezelfde input kan leiden tot verschillende outputs bij verschillende runs.
Hier is een overzicht:
* Deterministische netwerken: Deze netwerken zijn voorspelbaar. Zodra de architectuur (gewichten, lagen, activeringsfuncties enz.) vaststaat, is de reactie op een bepaalde invoer altijd hetzelfde. De meeste traditionele feed-forward neurale netwerken met vaste gewichten zijn deterministisch.
* Stochastische netwerken: Deze netwerken omvatten willekeur, vaak door technieken als drop-out (het tijdelijk negeren van neuronen tijdens training), het toevoegen van ruis aan invoer of gewichten, of het gebruik van stochastische activeringsfuncties. Deze willekeur kan de generalisatie en robuustheid verbeteren, maar maakt de output minder voorspelbaar voor een bepaalde input.
Implicaties:
* Reproduceerbaarheid: Deterministische netwerken zijn zeer reproduceerbaar. Dezelfde resultaten kunnen herhaaldelijk worden bereikt.
* Foutopsporing: Gemakkelijker te debuggen omdat het gedrag consistent en voorspelbaar is.
* Training: Kan in sommige gevallen langzamer convergeren of vastlopen in lokale optima vergeleken met stochastische netwerken.
* Generalisatie: Kan soms leiden tot overfitting als het niet zorgvuldig is ontworpen.
Samenvattend ligt het belangrijkste verschil in de aan- of afwezigheid van willekeur in de werking van het netwerk. De keuze tussen een deterministisch en stochastisch netwerk hangt af van de specifieke toepassing en de vereisten voor voorspelbaarheid, robuustheid en generalisatievermogen. |
