Функция - активация
Cтраница 1
Функция активации, конечно, должна быть симметричной, подходит, например, гиперболический тангенс. [1]
 |
Структурная схема формального нейрона.| Виды функции активации. [2] |
Функция активации может быть линейной с насыщением, релейной ( пороговой), релейной с зоной нечувствительности, квадратичной, сигмоидальной и т.п. Параметры функций активаций могут быть как фиксированными, так и настраиваемые. [3]
Функцией активации нейронов скрытых слоев является гиперболический тангенс, а выходного нейрона - линейная функция. Структуры перцептронов определялись по конструктивному алгоритму; усложнение структуры сетей прекращалось, когда явление переобучения начинало заметно ухудшать их работу. [4]
Про функции активации нейронов выходного слоя из теоремы Хехт-Нильсена известно только то, что они представляют собой нелинейные функции общего вида. В одной из работ, продолжающих развитие теории, связанной с рассматриваемой теоремой, доказывается, что функции активации нейронов выходного слоя должны быть монотонно возрастающими. Это утверждение в некоторой степени сужает класс функций, которые могут использоваться при реализации отображения с помощью двухслойной нейронной сети. [5]
 |
Структурная схема формального нейрона.| Виды функции активации. [6] |
Вид функции активации во многом определяет вычислительные возможности нейронной сети, состоящей из формальных нейронов. [7]
 |
Окно завершения работы генетического алгоритма. [8] |
Вид функции активации для нейронов GTO не подбирает. [9]
Могут использоваться функции активации различных видов. [10]
Ее называют функцией активации или передаточной функцией. Вид этой функции является важнейшей характеристикой нейрона. [11]
Дф, го функция активации Гиббса будет содержать член, пропорциональный z z IR K, где Kt - относительная диэлектрическая проницаемость растворителя. [12]
Рассмотрим основные виды функций активации, получившие распространение в искусственных НС. [13]
Одного скрытого слоя нейронов с сигмоидной функцией активации достаточно для аппроксимации любой границы между классами со сколь угодно высокой точностью. [14]
Одного скрытого слоя нейронов с сигмоидной функцией активации достаточно для аппроксимации любой функции со сколь угодно высокой точностью. Более того, такая сеть может одновременно аппроксимировать и саму функцию и ее производные. [15]
Страницы: 1 2 3 4 5