Hva er aktiveringsfunksjonen som brukes i den dype nevrale nettverksmodellen for klassifiseringsproblemer med flere klasser?
Tirsdag 08 august 2023
by EITCA Academy
Innen dyp læring for klassifiseringsproblemer med flere klasser, spiller aktiveringsfunksjonen som brukes i den dype nevrale nettverksmodellen en avgjørende rolle i å bestemme utgangen til hver nevron og til slutt den generelle ytelsen til modellen. Valget av aktiveringsfunksjon kan i stor grad påvirke modellens evne til å lære komplekse mønstre og
Hva er rollen til aktiveringsfunksjoner i en nevrale nettverksmodell?
Tirsdag 08 august 2023
by EITCA Academy
Aktiveringsfunksjoner spiller en avgjørende rolle i nevrale nettverksmodeller ved å introdusere ikke-linearitet til nettverket, slik at det kan lære og modellere komplekse forhold i dataene. I dette svaret vil vi utforske betydningen av aktiveringsfunksjoner i dyplæringsmodeller, deres egenskaper, og gi eksempler for å illustrere deres innvirkning på nettverkets ytelse.
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, tensorflow, Nevrale nettverksmodell, Eksamensgjennomgang
Merket under:
Aktiveringsfunksjoner, Kunstig intelligens, Lekk ReLU, Ikke-linearitet, normalisering, ReLU, Sigmoid, softmax, Tanh