Самая популярная функция в машинном обучении, вероятно, следующая: f(x) = max(0, x). Название этой функции — «Выпрямленная линейная единица» или ReLU. К сожалению, большинство людей думают, что ReLU одновременно непрерывен и дифференцируем. Они не правы. Начнем с определения ReLU: f(x) = max(0,x) На английском языке: если x ‹= 0, функция вернет 0. В противном случае функция вернет x. Если вы построите его, вы не заметите разрывов в функции. Этого должно быть достаточно, чтобы..

Новая функция активации на основе гиперболического тангенса для нейронных сетей Аннотация: В этой статье я представляю новую функцию активации на основе гиперболического тангенса, касательную линейную единицу (TaLU) для нейронных сетей. Производительность функции оценивалась с использованием базы данных CIFAR-10 и CIFAR-100. Производительность предлагаемой функции активации была на уровне или выше, чем у других функций активации, таких как: стандартный выпрямленный линейный блок..

Функции активации: ReLU и Softmax Если вы потратили некоторое время на внедрение моделей глубокого обучения, вы, скорее всего, поняли, что есть некоторые общие знаменатели между любым заданным набором экспериментов с глубоким обучением. Один из таких мотивов - функции активации! В зависимости от проблемы, которую вы пытаетесь решить, вам будет предложено выбрать наиболее подходящую функцию активации для архитектуры вашей нейронной сети. К концу этой статьи вы сможете делать..

Функции активации играют ключевую роль в построении модели машинного обучения, особенно при построении с использованием нейронной сети. Будь то многослойные персептроны, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и т. д. Функции активации используются повсеместно. Однако использование функции функции активации не является обязательным для построения модели. Вы можете построить сеть без него, но ваша модель будет не такой хорошей, а обучение правильной сходимости также..