In che modo la funzione di attivazione in una rete neurale determina se un neurone "si attiva" o meno?
Domenica, Agosto 13 2023
by Accademia EITCA
La funzione di attivazione in una rete neurale gioca un ruolo cruciale nel determinare se un neurone "si attiva" o meno. È una funzione matematica che porta la somma ponderata degli input al neurone e produce un output. Questa uscita viene quindi utilizzata per determinare lo stato di attivazione del neurone, che a sua volta influisce
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Introduzione, Introduzione all'apprendimento profondo con Python e Pytorch, Revisione d'esame
Etichettato sotto:
Funzione di attivazione, Intelligenza Artificiale, Deep Learning, Reti neurali, Relu, sigmoid
Qual è il ruolo delle funzioni di attivazione in un modello di rete neurale?
Martedì, Agosto 08 2023
by Accademia EITCA
Le funzioni di attivazione svolgono un ruolo cruciale nei modelli di rete neurale introducendo non linearità nella rete, consentendole di apprendere e modellare relazioni complesse nei dati. In questa risposta, esploreremo il significato delle funzioni di attivazione nei modelli di deep learning, le loro proprietà e forniremo esempi per illustrare il loro impatto sulle prestazioni della rete.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, TensorFlow, Modello di rete neurale, Revisione d'esame
Etichettato sotto:
Funzioni di attivazione, Intelligenza Artificiale, ReLU che perde, Non linearità, Normalizzazione, Relu, sigmoid, SoftMax, Tan