প্রশ্ন ট্যাগ «activation-function»

আমার প্রয়োজন আউটপুট এবং অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের বৈশিষ্ট্য যা আমি জানি তার উপর নির্ভর করে আউটপুট স্তরটির জন্য অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি নির্বাচন করি। উদাহরণস্বরূপ, আমি সিগময়েড ফাংশনটি যখন আমি সম্ভাবনাগুলি নিয়ে কাজ করি, যখন আমি ইতিবাচক মানগুলি নিয়ে কাজ করি তখন একটি আরএলইউ এবং যখন আমি সাধারণ মানগুলি নিয়ে কাজ করি তখন …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

এখানে বেশ কয়েকটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন রয়েছে যেমন রিলু, সিগময়েড বা TANHTANH\tanh। আমি যখন অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি মিশ্রিত করি তখন কী হয়? আমি সম্প্রতি খুঁজে পেয়েছি যে গুগল সুইশ অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি বিকাশ করেছে যা (x * সিগময়েড)। অ্যাক্টিভেশন ফাংশন পরিবর্তন করে কি এটি ছোট নিউরাল নেটওয়ার্ক সমস্যা যেমন এক্সওর সমস্যার যথাযথতা বাড়াতে …

10 neural-networks  machine-learning  activation-function  relu  sigmoid 

আমি কেবল নিউরন কভারেজের ধারণাকেই হোঁচট খেয়েছি, যা স্নায়ুবিহীন নেটওয়ার্কে সক্রিয় নিউরন এবং মোট নিউরনের অনুপাত। তবে নিউরনের "সক্রিয়" হওয়ার অর্থ কী? অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি কী কী তা আমি জানি তবে সক্রিয় হওয়ার অর্থ কী? যেমন কোনও রেএলইউ বা সিগময়েড ফাংশনের ক্ষেত্রে?

10 neural-networks  ai-basics  concepts  activation-function 

আমি মনে করি যে আরএলইউর পরিবর্তে লিকি রিলু ব্যবহারের সুবিধাটি হ'ল এইভাবে আমাদের বিন্যাসের গ্রেডিয়েন্ট থাকতে পারে না। প্যারামেট্রিক রিএলইউর একই পার্থক্য সহ একই সুবিধা রয়েছে যে নেতিবাচক ইনপুটগুলির জন্য আউটপুটটির opeাল একটি শেখার পরামিতি থাকে যখন লিক রিলুতে এটি একটি হাইপারপ্যারামিটার হয়। তবে আমি এমন কিছু বলার অপেক্ষা রাখে …

10 neural-networks  activation-function  relu