Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Практики реализации нейронных сетей

15 байт добавлено, 00:09, 3 марта 2020
м
Нет описания правки
Одним из важнейших аспектов глубокой нейронной сети являются функции активации.
{{Определение
|definition= '''Функция активации''' (англ. ''activation function'') определяет выходной сигнал выходное значение нейрона в зависимости от результата взвешенной суммы входов и порогового значения.}}Рассмотрим нейрон <tex>Z </tex> с выходным значением <tex>Z = \sum\limits_{i} w_{i}x_{i} + bias</tex>, где <tex>w_{i}</tex> и <tex>x_{i}</tex> {{---}} вес и входное значение <tex>i</tex>-ого входа, а <tex>bias</tex> {{---}} смещение. Полученный результат передается в функцию активации, которая решает рассматривать этот нейрон как активированный, или его можно игнорировать.
[[Файл:BinaryStepFunction.jpg|300px|thumb|right|Рис 3. Ступенчатая функция]]
113
правок

Навигация