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