Kāda ir aktivizācijas funkcija, ko izmanto dziļā neironu tīkla modelī vairāku klašu klasifikācijas problēmām?
Otrdiena, 08 augusts 2023
by EITCA akadēmija
Daudzu klašu klasifikācijas problēmu dziļās mācīšanās jomā dziļā neironu tīkla modelī izmantotajai aktivizācijas funkcijai ir izšķiroša nozīme, nosakot katra neirona izvadi un galu galā modeļa kopējo veiktspēju. Aktivizācijas funkcijas izvēle var ievērojami ietekmēt modeļa spēju apgūt sarežģītus modeļus un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Apmācības modelis, Eksāmenu apskats
Tagged saskaņā ar:
Aktivizēšanas funkcija, Mākslīgais intelekts, Dziļa mācīšanās, Daudzu klašu klasifikācija, Neironu tīkls, Softmax
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