Hur avgör aktiveringsfunktionen i ett neuralt nätverk om en neuron "avfyrar" eller inte?
Söndag 13 augusti 2023
by EITCA Academy
Aktiveringsfunktionen i ett neuralt nätverk spelar en avgörande roll för att avgöra om en neuron "bränder" eller inte. Det är en matematisk funktion som tar den viktade summan av input till neuronen och producerar en utdata. Denna utmatning används sedan för att bestämma aktiveringstillståndet för neuronen, vilket i sin tur påverkar
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Beskrivning, Introduktion till djupinlärning med Python och Pytorch, Examensgranskning
Taggad under:
Aktiveringsfunktion, Artificiell intelligens, Deep Learning, Neurala nätverk, ReLU, Sigmoid
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