Нейросети практика, Картер Джейд, читать полную версию книги

Помогите раскрутить наш сайт, поставьте ссылку у себя в соц. сети:

Нейросети практика

В современных глубоких нейронных сетях, гиперболический тангенс не так широко используется, как, например, функция активации ReLU и ее вариации. Однако, в некоторых специфических случаях или при решении определенных задач, гиперболический тангенс все еще может быть полезной функцией активации. – Функция ReLU (Rectified Linear Unit): Функция ReLU (Rectified Linear Unit) – это одна из наиболее популярных функций активации в глубоком обучении. Она возвращает 0 для всех отрицательных значений входа и само значение для всех положительных значений. Математически функция ReLU определяется следующим образом: ReLU(x) = max(0, x) где x – входное значение нейрона. Одно из главных преимуществ функции ReLU заключается в ее простоте и эффективности. Функция ReLU позволяет нейронной сети просто отбрасывать отрицательные значения, не изменяя положительные значения. Это делает функцию ReLU вычислительно эффективной и ускоряет процесс обучения. Функция ReLU также эффективно решает проблему затухающего градиента, которая может возникать при обучении глубоких нейронных сетей. При использовании функции ReLU, градиенты остаются неизменными для положительных значений, что позволяет эффективно передавать градиенты обратно через сеть и избежать затухания градиента.

У нас есть только неполная версия книги.

Книга закрыта по требованию правообладателя.