activation-function पर टैग किए गए जवाब

मैं आउटपुट लेयर के लिए एक्टिवेशन फंक्शन को चुनता हूं जो मुझे जरूरत के आउटपुट और ऐक्टिवेशन फंक्शन के गुणों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, जब मैं संभावनाओं के साथ काम कर रहा होता हूं, तो मैं सिग्मॉइड फ़ंक्शन का चयन करता हूं, जब मैं सकारात्मक मूल्यों के …

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कई सक्रियण कार्य हैं, जैसे कि ReLU, sigmoid या । जब मैं सक्रियण क्रियाओं को मिलाता हूं तो क्या होता है?tanhtanh\tanh मैंने हाल ही में पाया कि Google ने Swish सक्रियण फ़ंक्शन विकसित किया है जो (x * sigmoid) है। सक्रियण फ़ंक्शन को बदलकर क्या यह XOR समस्या जैसी छोटी …

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

मैं सिर्फ न्यूरॉन कवरेज की अवधारणा पर ठोकर खाई, जो एक तंत्रिका नेटवर्क में सक्रिय न्यूरॉन्स और कुल न्यूरॉन्स का अनुपात है। लेकिन न्यूरॉन के लिए "सक्रिय" होने का क्या मतलब है? मुझे पता है कि सक्रियण कार्य क्या हैं, लेकिन सक्रिय होने का क्या मतलब है जैसे कि ReLU …

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मुझे लगता है कि ReLU के बजाय Leaky ReLU का उपयोग करने का लाभ यह है कि इस तरह से हम लुप्तप्राय ढाल नहीं हो सकते। पैरामीट्रिक ReLU में एकमात्र अंतर के साथ एक ही फायदा है कि नकारात्मक इनपुट के लिए आउटपुट का ढलान एक सीखने योग्य पैरामीटर है …

10 neural-networks  activation-function  relu