Què és una xarxa neuronal?
Una xarxa neuronal és un model computacional inspirat en l'estructura i el funcionament del cervell humà. És un component fonamental de la intel·ligència artificial, concretament en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic. Les xarxes neuronals estan dissenyades per processar i interpretar patrons i relacions complexes en dades, cosa que els permet fer prediccions, reconèixer patrons i resoldre
Com determina la funció d'activació en una xarxa neuronal si una neurona "s'encén" o no?
La funció d'activació en una xarxa neuronal té un paper crucial a l'hora de determinar si una neurona "es dispara" o no. És una funció matemàtica que pren la suma ponderada de les entrades a la neurona i produeix una sortida. Aquesta sortida s'utilitza llavors per determinar l'estat d'activació de la neurona, que al seu torn afecta
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, introducció, Introducció a l'aprenentatge profund amb Python i Pytorch, Revisió de l'examen
Quina és la funció d'activació utilitzada en el model de xarxa neuronal profunda per a problemes de classificació multiclasse?
En el camp de l'aprenentatge profund per a problemes de classificació multiclasse, la funció d'activació utilitzada en el model de xarxa neuronal profunda té un paper crucial a l'hora de determinar la sortida de cada neurona i, en última instància, el rendiment global del model. L'elecció de la funció d'activació pot afectar molt la capacitat del model per aprendre patrons complexos i
Com es determina el nombre de biaixos a la capa de sortida en un model de xarxa neuronal?
En un model de xarxa neuronal, el nombre de biaixos a la capa de sortida ve determinat pel nombre de neurones a la capa de sortida. Cada neurona de la capa de sortida requereix que s'afegeixi un terme de biaix a la seva suma ponderada d'entrades per tal d'introduir un nivell de flexibilitat i control en la
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, TensorFlow, Model de xarxa neuronal, Revisió de l'examen
Quina és la funció d'activació utilitzada a la capa final de la xarxa neuronal per a la classificació del càncer de mama?
La funció d'activació que s'utilitza a la capa final de la xarxa neuronal per a la classificació del càncer de mama sol ser la funció sigmoide. La funció sigmoide és una funció d'activació no lineal que mapeja els valors d'entrada a un rang entre 0 i 1. S'utilitza habitualment en tasques de classificació binària on l'objectiu és classificar
Com la funció d'activació "relu" filtra els valors d'una xarxa neuronal?
La funció d'activació "relu" té un paper crucial a l'hora de filtrar valors en una xarxa neuronal en el camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge profund. "Relu" significa Unitat lineal rectificada, i és una de les funcions d'activació més utilitzades per la seva senzillesa i eficàcia. La funció relu filtra els valors per