Hvordan afgør aktiveringsfunktionen i et neuralt netværk, om en neuron "fyrer" eller ej?
Søndag 13 august 2023
by EITCA Academy
Aktiveringsfunktionen i et neuralt netværk spiller en afgørende rolle for at bestemme, om en neuron "fyrer" eller ej. Det er en matematisk funktion, der tager den vægtede sum af input til neuronen og producerer et output. Dette output bruges derefter til at bestemme aktiveringstilstanden af neuronen, som igen påvirker
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Introduktion, Introduktion til dyb læring med Python og Pytorch, Eksamensgennemgang
Tagged under:
Aktiveringsfunktion, Kunstig intelligens, Deep Learning, Neurale netværk, ReLU, Sigmoid
Hvilken rolle spiller aktiveringsfunktioner i en neural netværksmodel?
Tirsdag 08 August 2023
by EITCA Academy
Aktiveringsfunktioner spiller en afgørende rolle i neurale netværksmodeller ved at introducere ikke-linearitet til netværket, hvilket gør det muligt at lære og modellere komplekse relationer i dataene. I dette svar vil vi undersøge betydningen af aktiveringsfunktioner i deep learning-modeller, deres egenskaber og give eksempler for at illustrere deres indflydelse på netværkets ydeevne.
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, TensorFlow, Neuralt netværksmodel, Eksamensgennemgang
Tagged under:
Aktiveringsfunktioner, Kunstig intelligens, Utæt ReLU, Ikke-linearitet, normalisering, ReLU, Sigmoid, softmax, Tanh