Как функцията за активиране в невронна мрежа определя дали даден неврон "задейства" или не?
Неделя, август 13 2023
by Академия EITCA
Функцията за активиране в невронната мрежа играе решаваща роля при определянето дали даден неврон "задейства" или не. Това е математическа функция, която взема претеглената сума на входовете към неврона и произвежда изход. След това този резултат се използва за определяне на състоянието на активиране на неврона, което от своя страна влияе
Каква е ролята на функциите за активиране в модел на невронна мрежа?
Вторник, 08 август 2023
by Академия EITCA
Функциите за активиране играят решаваща роля в моделите на невронни мрежи, като въвеждат нелинейност в мрежата, което й позволява да учи и моделира сложни връзки в данните. В този отговор ще проучим значението на функциите за активиране в моделите на дълбоко обучение, техните свойства и ще предоставим примери, за да илюстрираме тяхното въздействие върху производителността на мрежата.
- Публикувана в Изкуствен интелект, EITC/AI/DLTF Дълбоко обучение с TensorFlow, TensorFlow, Модел на невронна мрежа, Преглед на изпита
Етикети:
Функции за активиране, Изкуствен интелект, Спукан ReLU, Нелинейност, нормализиране, ReLU, сигмоидно, softmax, танх