¿Cómo determina la función de activación en una red neuronal si una neurona "dispara" o no?
Domingo, agosto 13 2023
by Academia EITCA
La función de activación en una red neuronal juega un papel crucial para determinar si una neurona "dispara" o no. Es una función matemática que toma la suma ponderada de entradas a la neurona y produce una salida. Esta salida se usa luego para determinar el estado de activación de la neurona, que a su vez afecta
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLPP con Python y PyTorch, Introducción, Introducción al aprendizaje profundo con Python y Pytorch, revisión del examen
Etiquetado como:
Función de activación, Inteligencia artificial
, Aprendizaje profundo, Redes neuronales, Rehacer, Sigmoideo
¿Cuál es el papel de las funciones de activación en un modelo de red neuronal?
Martes, agosto 08 2023
by Academia EITCA
Las funciones de activación desempeñan un papel crucial en los modelos de redes neuronales al introducir la no linealidad en la red, lo que le permite aprender y modelar relaciones complejas en los datos. En esta respuesta, exploraremos la importancia de las funciones de activación en los modelos de aprendizaje profundo, sus propiedades y brindaremos ejemplos para ilustrar su impacto en el rendimiento de la red.
- Publicado en Inteligencia artificial , Aprendizaje profundo EITC/AI/DLTF con TensorFlow, TensorFlow, Modelo de red neuronal, revisión del examen
Etiquetado como:
Funciones de activación, Inteligencia artificial
, ReLU con fugas, No linealidad, Normalización, Rehacer, Sigmoideo, softmax, tanh