Aká je aktivačná funkcia používaná v modeli hlbokej neurónovej siete pre problémy s klasifikáciou viacerých tried?
Utorok, 08 2023 augusta
by Akadémia EITCA
V oblasti hlbokého učenia pre problémy s klasifikáciou viacerých tried zohráva aktivačná funkcia použitá v modeli hlbokej neurónovej siete kľúčovú úlohu pri určovaní výstupu každého neurónu a v konečnom dôsledku celkového výkonu modelu. Voľba aktivačnej funkcie môže výrazne ovplyvniť schopnosť modelu naučiť sa zložité vzorce a
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Cvičenie neurónovej siete na hranie hier s TensorFlow a Open AI, Tréningový model, Preskúmanie skúšky
Označené pod:
Aktivačná funkcia, Umelá inteligencia, Deep Learning, Viactriedna klasifikácia, Neural Network, softmax
Aká je úloha aktivačných funkcií v modeli neurónovej siete?
Utorok, 08 2023 augusta
by Akadémia EITCA
Aktivačné funkcie zohrávajú kľúčovú úlohu v modeloch neurónových sietí tým, že do siete zavádzajú nelinearitu, čo jej umožňuje učiť sa a modelovať zložité vzťahy v údajoch. V tejto odpovedi preskúmame význam aktivačných funkcií v modeloch hlbokého učenia, ich vlastnosti a poskytneme príklady na ilustráciu ich vplyvu na výkon siete.
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, TensorFlow, Model neurónovej siete, Preskúmanie skúšky
Označené pod:
Aktivačné funkcie, Umelá inteligencia, Deravé ReLU, Non-linearity, normalizácie, ReLU, sigmoid, softmax, Tanh