- Главная
- Информатика
- Функции активации
Содержание
Слайд 2Где - входные сигналы, совокупность которых формируют вектор ;
- весовые коэффициенты,
Где - входные сигналы, совокупность которых формируют вектор ;
- весовые коэффициенты,
![Где - входные сигналы, совокупность которых формируют вектор ; - весовые коэффициенты,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1162259/slide-1.jpg)
совокупность которых образуют вектор весов ;
- взвешенная сумма входных сигналов, значение передается на нелинейный элемент;
- пороговый уровень данного нейрона;
- нелинейная функция, называемая функцией активации.
Нейрон имеет несколько входных сигналов и один выходной сигнал .
- взвешенная сумма входных сигналов, значение передается на нелинейный элемент;
- пороговый уровень данного нейрона;
- нелинейная функция, называемая функцией активации.
Нейрон имеет несколько входных сигналов и один выходной сигнал .
Функция активации – функция, вычисляющая выходной сигнал искусственного нейрона. В качестве аргумента принимает сигнал, получаемый на выходе входного сумматора.
Слайд 3Жесткая ступенька (Binary step)
Range: {0, 1}
Жесткая ступенька (Binary step)
Range: {0, 1}
![Жесткая ступенька (Binary step) Range: {0, 1}](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1162259/slide-2.jpg)
Слайд 4Сигмоида
Range: (0,1)
Сигмоида
Range: (0,1)
![Сигмоида Range: (0,1)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1162259/slide-3.jpg)
Слайд 5Гиперболический тангенс
Range: (-1, 1)
Гиперболический тангенс
Range: (-1, 1)
![Гиперболический тангенс Range: (-1, 1)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1162259/slide-4.jpg)
Слайд 6ReLU
ReLU
![ReLU](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1162259/slide-5.jpg)
Слайд 7Softmax
Range: (0, 1)
Softmax
Range: (0, 1)
![Softmax Range: (0, 1)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1162259/slide-6.jpg)
- Предыдущая
Клининг в Одессе. LOTUSСледующая -
Газовые законы