Miten hermoverkon aktivointitoiminto määrittää, "sytyttääkö" hermosolu vai ei?
Sunnuntai, 13 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
Hermoverkon aktivointitoiminnolla on ratkaiseva rooli sen määrittämisessä, "sytyykö" vai ei. Se on matemaattinen funktio, joka vie syötteiden painotetun summan neuroniin ja tuottaa tulosteen. Tätä ulostuloa käytetään sitten määrittämään neuronin aktivaatiotila, joka puolestaan vaikuttaa
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