Vilken roll har aktiveringsfunktioner i en neurala nätverksmodell?
Tisdag, 08 August 2023
by EITCA Academy
Aktiveringsfunktioner spelar en avgörande roll i neurala nätverksmodeller genom att introducera icke-linjäritet till nätverket, vilket gör det möjligt för det att lära sig och modellera komplexa relationer i data. I det här svaret kommer vi att utforska betydelsen av aktiveringsfunktioner i modeller för djupinlärning, deras egenskaper och ge exempel för att illustrera deras inverkan på nätverkets prestanda.
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, TensorFlow, Neurala nätverksmodell, Examensgranskning
Taggad under:
Aktiveringsfunktioner, Artificiell intelligens, Läckande ReLU, Icke-linjäritet, Normalisering, ReLU, Sigmoid, softmax, Tanh