Kaj je nevronska mreža?
Nevronska mreža je računalniški model, ki se zgleduje po strukturi in delovanju človeških možganov. Je temeljna komponenta umetne inteligence, posebej na področju strojnega učenja. Nevronske mreže so zasnovane za obdelavo in interpretacijo kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih, kar jim omogoča napovedovanje, prepoznavanje vzorcev in reševanje
Kako aktivacijska funkcija v nevronski mreži določa, ali se nevron "proži" ali ne?
Aktivacijska funkcija v nevronski mreži igra ključno vlogo pri določanju, ali se nevron "proži" ali ne. Je matematična funkcija, ki vzame uteženo vsoto vnosov v nevron in ustvari izhod. Ta rezultat se nato uporabi za določitev aktivacijskega stanja nevrona, ki posledično vpliva na
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Predstavitev, Uvod v globoko učenje s Pythonom in Pytorchom, Pregled izpita
Kakšna je aktivacijska funkcija, ki se uporablja v modelu globoke nevronske mreže za probleme večrazredne klasifikacije?
Na področju globokega učenja za probleme klasifikacije več razredov igra aktivacijska funkcija, uporabljena v modelu globoke nevronske mreže, ključno vlogo pri določanju izhoda vsakega nevrona in končno celotne učinkovitosti modela. Izbira aktivacijske funkcije lahko močno vpliva na sposobnost modela, da se nauči kompleksnih vzorcev in
Kako je določeno število pristranskosti v izhodni plasti v modelu nevronske mreže?
V modelu nevronske mreže je število pristranskosti v izhodni plasti določeno s številom nevronov v izhodni plasti. Vsak nevron v izhodni plasti zahteva pristranski izraz, ki se doda njegovi uteženi vsoti vhodov, da se uvede raven prilagodljivosti in nadzora v
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, TensorFlow, Model nevronske mreže, Pregled izpita
Kakšna je aktivacijska funkcija, ki se uporablja v zadnji plasti nevronske mreže za klasifikacijo raka dojke?
Aktivacijska funkcija, ki se uporablja v zadnji plasti nevronske mreže za klasifikacijo raka dojke, je običajno sigmoidna funkcija. Sigmoidna funkcija je nelinearna aktivacijska funkcija, ki preslika vhodne vrednosti v obseg med 0 in 1. Običajno se uporablja v nalogah binarnega razvrščanja, kjer je cilj razvrščanje
Kako aktivacijska funkcija "relu" filtrira vrednosti v nevronski mreži?
Aktivacijska funkcija "relu" igra ključno vlogo pri filtriranju vrednosti v nevronski mreži na področju umetne inteligence in globokega učenja. "Relu" je kratica za Rectified Linear Unit in je zaradi svoje preprostosti in učinkovitosti ena najpogosteje uporabljenih aktivacijskih funkcij. Funkcija relu filtrira vrednosti po