Chức năng kích hoạt được sử dụng trong mô hình mạng thần kinh sâu cho các vấn đề phân loại nhiều lớp là gì?
Thứ ba, 08 tháng 8 2023
by Học viện EITCA
Trong lĩnh vực học sâu cho các vấn đề phân loại nhiều lớp, hàm kích hoạt được sử dụng trong mô hình mạng nơ-ron sâu đóng vai trò quan trọng trong việc xác định đầu ra của từng nơ-ron và cuối cùng là hiệu suất tổng thể của mô hình. Việc lựa chọn chức năng kích hoạt có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng học các mẫu phức tạp của mô hình và
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Đào tạo mạng nơ-ron để chơi trò chơi với TensorFlow và Open AI, Mô hình đào tạo, ôn thi
Gắn thẻ theo:
Chức năng kích hoạt, Trí tuệ nhân tạo, Học kĩ càng, Phân loại nhiều lớp, Mạng thần kinh, Softmax
Vai trò của các hàm kích hoạt trong mô hình mạng thần kinh là gì?
Thứ ba, 08 tháng 8 2023
by Học viện EITCA
Các hàm kích hoạt đóng một vai trò quan trọng trong các mô hình mạng thần kinh bằng cách đưa tính phi tuyến tính vào mạng, cho phép mạng học và mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá tầm quan trọng của các chức năng kích hoạt trong các mô hình học sâu, các thuộc tính của chúng và cung cấp các ví dụ để minh họa tác động của chúng đối với hiệu suất của mạng.
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, TensorFlow, Mô hình mạng nơ ron, ôn thi
Gắn thẻ theo:
Chức năng kích hoạt, Trí tuệ nhân tạo, Rò rỉ ReLU, Phi tuyến tính, Bình thường hóa, ReLU, sigmoid, Softmax, Tánh