Care este rolul funcțiilor de activare într-un model de rețea neuronală?
Marți, 08 august 2023
by Academia EITCA
Funcțiile de activare joacă un rol crucial în modelele de rețele neuronale prin introducerea neliniarității în rețea, permițându-i să învețe și să modeleze relații complexe în date. În acest răspuns, vom explora importanța funcțiilor de activare în modelele de învățare profundă, proprietățile acestora și vom oferi exemple pentru a ilustra impactul acestora asupra performanței rețelei.
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, TensorFlow, Model de rețea neuronală, Revizuirea examenului
Etichetat sub:
Funcții de activare, Inteligenta Artificiala, Leaky ReLU, Non-liniaritatea, Normalizare, ReLU, sigmoid, softmax, Tanh