Jaká je aktivační funkce použitá v modelu hluboké neuronové sítě pro problémy s klasifikací více tříd?
Úterý, 08 2023 srpna
by Akademie EITCA
V oblasti hlubokého učení pro vícetřídní klasifikační problémy hraje aktivační funkce použitá v modelu hluboké neuronové sítě klíčovou roli při určování výstupu každého neuronu a nakonec i celkového výkonu modelu. Volba aktivační funkce může výrazně ovlivnit schopnost modelu učit se složité vzorce a
Jaká je role aktivačních funkcí v modelu neuronové sítě?
Úterý, 08 2023 srpna
by Akademie EITCA
Aktivační funkce hrají klíčovou roli v modelech neuronových sítí tím, že zavádějí do sítě nelinearitu, což jí umožňuje učit se a modelovat složité vztahy v datech. V této odpovědi prozkoumáme význam aktivačních funkcí v modelech hlubokého učení, jejich vlastnosti a poskytneme příklady, které ilustrují jejich dopad na výkon sítě.
- Vyšlo v Umělá inteligence, Hluboké učení EITC/AI/DLTF s TensorFlow, TensorFlow, Model neuronové sítě, Přehled vyšetření
V rubrice:
Aktivační funkce, Umělá inteligence, Děravé ReLU, Nelinearita, Normalizace, ReLU, Sigmoid, Softmax, Tanh