Hvordan avgjør aktiveringsfunksjonen i et nevralt nettverk om et nevron "fyrer" eller ikke?
Søndag 13 august 2023
by EITCA Academy
Aktiveringsfunksjonen i et nevralt nettverk spiller en avgjørende rolle for å avgjøre om et nevron "fyrer" eller ikke. Det er en matematisk funksjon som tar den vektede summen av innganger til nevronet og produserer en utgang. Denne utgangen brukes deretter til å bestemme aktiveringstilstanden til nevronet, som igjen påvirker
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