როგორ განსაზღვრავს აქტივაციის ფუნქცია ნერვულ ქსელში, ნეირონი „იწვის“ თუ არა?
კვირა, 29 აგვისტო
by EITCA აკადემია
ნერვულ ქსელში აქტივაციის ფუნქცია გადამწყვეტ როლს თამაშობს იმის დადგენაში, ნეირონი „იწვის“ თუ არა. ეს არის მათემატიკური ფუნქცია, რომელიც იღებს შეყვანის შეწონილ ჯამს ნეირონში და აწარმოებს გამომავალს. შემდეგ ეს გამოსავალი გამოიყენება ნეირონის აქტივაციის მდგომარეობის დასადგენად, რაც თავის მხრივ გავლენას ახდენს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან, გამოცდის მიმოხილვა
Tagged ქვეშ:
აქტივაციის ფუნქცია, ხელოვნური ინტელექტი, ღრმა სწავლება, Ნეირონული ქსელები, ReLU, სიგმოიდური
რა არის აქტივაციის ფუნქციების როლი ნერვული ქსელის მოდელში?
სამშაბათი, 08 აგვისტოს 2023
by EITCA აკადემია
აქტივაციის ფუნქციები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ნერვული ქსელის მოდელებში, ქსელში არაწრფივიობის შემოღებით, რაც საშუალებას აძლევს მას ისწავლოს და მოდელირდეს კომპლექსური ურთიერთობები მონაცემებში. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით ღრმა სწავლის მოდელებში აქტივაციის ფუნქციების მნიშვნელობას, მათ თვისებებს და მოგვცემთ მაგალითებს ქსელის მუშაობაზე მათი გავლენის საილუსტრაციოდ.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, TensorFlow, ნერვული ქსელის მოდელი, გამოცდის მიმოხილვა
Tagged ქვეშ:
აქტივაციის ფუნქციები, ხელოვნური ინტელექტი, გაჟონვა ReLU, არაწრფივი, ნორმალიზაცია, ReLU, სიგმოიდური, Softmax, ტანჰ