Bagaimanakah fungsi pengaktifan dalam rangkaian saraf menentukan sama ada neuron "membakar" atau tidak?
Ahad, 13 Ogos 2023
by Akademi EITCA
Fungsi pengaktifan dalam rangkaian saraf memainkan peranan penting dalam menentukan sama ada neuron "membakar" atau tidak. Ia adalah fungsi matematik yang mengambil jumlah wajaran input ke neuron dan menghasilkan output. Output ini kemudiannya digunakan untuk menentukan keadaan pengaktifan neuron, yang seterusnya memberi kesan
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch, Pengenalan, Pengenalan pembelajaran mendalam dengan Python dan Pytorch, Semakan peperiksaan
Tagged under:
Fungsi Pengaktifan, Kepintaran Buatan, Pembelajaran Deep, Rangkaian Neural, ReLU, Sigmoid
Apakah peranan fungsi pengaktifan dalam model rangkaian saraf?
Selasa, 08 Ogos 2023
by Akademi EITCA
Fungsi pengaktifan memainkan peranan penting dalam model rangkaian saraf dengan memperkenalkan bukan lineariti kepada rangkaian, membolehkannya mempelajari dan memodelkan hubungan kompleks dalam data. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka kepentingan fungsi pengaktifan dalam model pembelajaran mendalam, sifatnya dan memberikan contoh untuk menggambarkan kesannya terhadap prestasi rangkaian.
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLTF dengan TensorFlow, TensorFlow, Model rangkaian saraf, Semakan peperiksaan
Tagged under:
Fungsi Pengaktifan, Kepintaran Buatan, ReLU Bocor, Tidak linear, Normalisasi, ReLU, Sigmoid, softmax, Tanh