Mitä aktivointifunktiota käytetään syvän neuroverkon mallissa moniluokkaisten luokitteluongelmien ratkaisemiseksi?
Tiistai 08 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
Moniluokkaisten luokitteluongelmien syväoppimisen alalla syvän hermoverkkomallissa käytetyllä aktivointitoiminnolla on ratkaiseva rooli määritettäessä kunkin hermosolun ulostuloa ja lopulta mallin yleistä suorituskykyä. Aktivointitoiminnon valinta voi vaikuttaa suuresti mallin kykyyn oppia monimutkaisia kuvioita ja
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, Neuroverkon kouluttaminen pelaamaan peliä TensorFlow- ja Open AI -tekniikoilla, Koulutusmalli, Kokeen tarkistus
Tagged alla:
Aktivointitoiminto, Tekoäly, Deep Learning, Moniluokkainen luokitus, Neural Network, Softmax-
Mikä on aktivointitoimintojen rooli hermoverkkomallissa?
Tiistai 08 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
Aktivointitoiminnot ovat ratkaisevassa roolissa hermoverkkomalleissa tuomalla verkkoon epälineaarisuuden, jolloin se voi oppia ja mallintaa datassa olevia monimutkaisia suhteita. Tässä vastauksessa tutkimme aktivointitoimintojen merkitystä syväoppimismalleissa, niiden ominaisuuksia ja annamme esimerkkejä havainnollistamaan niiden vaikutusta verkon suorituskykyyn.
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, TensorFlow, Neuroverkkomalli, Kokeen tarkistus
Tagged alla:
Aktivointitoiminnot, Tekoäly, Vuotava ReLU, Ei-lineaarisuus, normalisointi, Relu, sigmoid, Softmax-, Tanh