Kakšna je aktivacijska funkcija, ki se uporablja v modelu globoke nevronske mreže za probleme večrazredne klasifikacije?
Torek, 08 avgust 2023
by Akademija EITCA
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
Kakšna je vloga aktivacijskih funkcij v modelu nevronske mreže?
Torek, 08 avgust 2023
by Akademija EITCA
Aktivacijske funkcije igrajo ključno vlogo v modelih nevronskih mrež z vnašanjem nelinearnosti v omrežje, kar mu omogoča učenje in modeliranje zapletenih odnosov v podatkih. V tem odgovoru bomo raziskali pomen aktivacijskih funkcij v modelih globokega učenja, njihove lastnosti in podali primere za ponazoritev njihovega vpliva na delovanje omrežja.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, TensorFlow, Model nevronske mreže, Pregled izpita
Označeni pod:
Aktivacijske funkcije, Umetna inteligenca, Puščajoči ReLU, Nelinearnost, Normalizacija, ReLU, Sigmoidni, softmax, Tanh