Was macht die Aktivierungsfunktion im neuronalen Netz?
Was macht die Aktivierungsfunktion im neuronalen Netz?

Video: Was macht die Aktivierungsfunktion im neuronalen Netz?

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Video: Wie funktioniert ein Neuronales Netz? | Künstliche Intelligenz 2024, November
Anonim

Aktivierungsfunktionen sind mathematische Gleichungen, die die Ausgabe von a. bestimmen neurales Netzwerk . Die Funktion hängt an jedem Neuron in dem Netzwerk , und bestimmt, ob sie aktiviert („gefeuert“) werden soll oder nicht, je nachdem, ob Neuronen Input ist für die Vorhersage des Modells relevant.

Welche Rolle spielt folglich die Aktivierungsfunktion im neuronalen Netz?

Definition von Aktivierungsfunktion :- Aktivierungsfunktion entscheidet, ob a Neuron aktiviert werden sollte oder nicht, indem die gewichtete Summe berechnet und der Bias damit weiter hinzugefügt wird. Der Zweck der Aktivierungsfunktion besteht darin, Nichtlinearität in die Ausgabe von a. einzuführen Neuron.

Was sind ebenfalls Aktivierungsfunktionen und warum werden sie benötigt? Aktivierungsfunktionen sind wirklich wichtig für ein künstliches neuronales Netzwerk, um etwas wirklich Kompliziertes zu lernen und einen Sinn zu machen und nichtlineare komplexe funktionale Zuordnungen zwischen den Eingaben und der Antwortvariablen. Sie Einführung nichtlinearer Eigenschaften in unser Netzwerk.

Was ist der Zweck der Aktivierungsfunktion?

Die Zweck eines Aktivierungsfunktion besteht darin, dem eine Art nichtlineare Eigenschaft hinzuzufügen Funktion , das ein neuronales Netz ist. Ohne das Aktivierungsfunktionen , könnte das neuronale Netz nur lineare Abbildungen von den Eingängen x zu den Ausgängen y durchführen.

Was ist eine Aktivierungsfunktion beim Deep Learning?

In einem neurales Netzwerk , das Aktivierungsfunktion ist verantwortlich für die Transformation des summierten gewichteten Inputs vom Knoten in den Aktivierung des Knotens oder der Ausgabe für diese Eingabe. In diesem Tutorial entdecken Sie das gleichgerichtete Linear Aktivierungsfunktion zum Deep Learning neuronale Netze.

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