Com determina la funció d'activació en una xarxa neuronal si una neurona "s'encén" o no?
Diumenge, 13 Agost 2023
by Acadèmia EITCA
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
Etiquetat sota:
Funció d'activació, Intel·ligència Artificial, Aprenentatge profund, Xarxes neuronals, ReLU, Sigmoide
Quin és el paper de les funcions d'activació en un model de xarxa neuronal?
Dimarts, agost 08 2023
by Acadèmia EITCA
Les funcions d'activació tenen un paper crucial en els models de xarxes neuronals introduint la no linealitat a la xarxa, cosa que li permet aprendre i modelar relacions complexes a les dades. En aquesta resposta, explorarem la importància de les funcions d'activació en els models d'aprenentatge profund, les seves propietats i proporcionarem exemples per il·lustrar el seu impacte en el rendiment de la xarxa.
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, TensorFlow, Model de xarxa neuronal, Revisió de l'examen
Etiquetat sota:
Funcions d'activació, Intel·ligència Artificial, ReLU amb fuites, No-linealitat, normalització, ReLU, Sigmoide, softmax, Tanh