Cum funcția de activare într-o rețea neuronală determină dacă un neuron „declanșează” sau nu?
Duminică, 13 august 2023
by Academia EITCA
Funcția de activare într-o rețea neuronală joacă un rol crucial în determinarea dacă un neuron „declanșează” sau nu. Este o funcție matematică care preia suma ponderată a intrărilor către neuron și produce o ieșire. Această ieșire este apoi utilizată pentru a determina starea de activare a neuronului, care la rândul său afectează
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch, Introducere, Introducere în învățarea profundă cu Python și Pytorch, Revizuirea examenului
Etichetat sub:
Funcție de activare, Inteligenta Artificiala, Invatare profunda, Rețele neuronale, ReLU, sigmoid
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