რა არის აქტივაციის ფუნქცია, რომელიც გამოიყენება ღრმა ნერვული ქსელის მოდელში მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის პრობლემებისთვის?
სამშაბათი, 08 აგვისტოს 2023
by EITCA აკადემია
მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის პრობლემების ღრმა სწავლის სფეროში, ღრმა ნერვული ქსელის მოდელში გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია გადამწყვეტ როლს თამაშობს თითოეული ნეირონის გამომუშავების და საბოლოოდ მოდელის მთლიანი შესრულების განსაზღვრაში. აქტივაციის ფუნქციის არჩევამ შეიძლება დიდად იმოქმედოს მოდელის უნარზე, ისწავლოს რთული შაბლონები და
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