Kā aktivizēšanas funkcija neironu tīklā nosaka, vai neirons "uzliesmo" vai nē?
Svētdiena, 13 augusts 2023
by EITCA akadēmija
Neironu tīkla aktivizācijas funkcijai ir izšķiroša nozīme, nosakot, vai neirons "uzliesmo" vai nē. Tā ir matemātiska funkcija, kas ņem neironā ievades svērto summu un rada izvadi. Pēc tam šo izvadi izmanto, lai noteiktu neirona aktivācijas stāvokli, kas savukārt ietekmē
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch, Eksāmenu apskats
Tagged saskaņā ar:
Aktivizēšanas funkcija, Mākslīgais intelekts, Dziļa mācīšanās, Neironu tīkli, ReLU, Sigmoīds
Kāda ir aktivizācijas funkciju loma neironu tīkla modelī?
Otrdiena, 08 augusts 2023
by EITCA akadēmija
Aktivizācijas funkcijām ir izšķiroša nozīme neironu tīklu modeļos, ieviešot tīklā nelinearitāti, ļaujot tam mācīties un modelēt sarežģītas attiecības datos. Šajā atbildē mēs izpētīsim aktivizācijas funkciju nozīmi dziļās mācīšanās modeļos, to īpašības un sniegsim piemērus, lai ilustrētu to ietekmi uz tīkla veiktspēju.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow, Neironu tīkla modelis, Eksāmenu apskats
Tagged saskaņā ar:
Aktivizācijas funkcijas, Mākslīgais intelekts, Caurlaidīgs ReLU, Nelinearitāte, Normalizācija, ReLU, Sigmoīds, Softmax, Tanh