Sigmoid- og Tanh-aktiveringer
Sigmoid- og tanh-aktiveringsfunksjonene gjennomgås, da de spiller en avgjørende rolle i funksjonen til RNN-er.
Sigmoid- og tanh-funksjonene transformerer input til output, noe som gjør det mulig for modellen å generere prediksjoner.
- Sigmoid-aktivering: Sigmoid-funksjonen kartlegger inndata til et utgangsområde mellom 0 og 1. Den brukes ofte i binære klassifiseringsoppgaver, ettersom utdataene kan tolkes som en sannsynlighet. Den lider imidlertid av problemet med forsvinnende gradient når inndataene er svært store eller svært små;
- Tanh-aktivering: Tanh-funksjonen ligner på sigmoid, men kartlegger inndataene til et utgangsområde mellom -1 og 1. Dette bidrar til å sentrere dataene rundt null, noe som kan lette læringen. Til tross for fordelene, lider den også av problemet med forsvinnende gradient i visse situasjoner;
- Virkemåte for sigmoid og tanh: Begge funksjonene fungerer ved å presse inndataene inn i et begrenset område. Den viktigste forskjellen ligger i utgangsområdet: sigmoid (0 til 1) vs. tanh (-1 til 1), noe som påvirker hvordan nettverket behandler og oppdaterer informasjonen.
I neste kapittel skal vi se på hvordan disse aktiveringsfunksjonene spiller en rolle i LSTM-nettverk og hvordan de bidrar til å overvinne noen av begrensningene ved standard RNN-er.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Sigmoid- og Tanh-aktiveringer
Sveip for å vise menyen
Sigmoid- og tanh-aktiveringsfunksjonene gjennomgås, da de spiller en avgjørende rolle i funksjonen til RNN-er.
Sigmoid- og tanh-funksjonene transformerer input til output, noe som gjør det mulig for modellen å generere prediksjoner.
- Sigmoid-aktivering: Sigmoid-funksjonen kartlegger inndata til et utgangsområde mellom 0 og 1. Den brukes ofte i binære klassifiseringsoppgaver, ettersom utdataene kan tolkes som en sannsynlighet. Den lider imidlertid av problemet med forsvinnende gradient når inndataene er svært store eller svært små;
- Tanh-aktivering: Tanh-funksjonen ligner på sigmoid, men kartlegger inndataene til et utgangsområde mellom -1 og 1. Dette bidrar til å sentrere dataene rundt null, noe som kan lette læringen. Til tross for fordelene, lider den også av problemet med forsvinnende gradient i visse situasjoner;
- Virkemåte for sigmoid og tanh: Begge funksjonene fungerer ved å presse inndataene inn i et begrenset område. Den viktigste forskjellen ligger i utgangsområdet: sigmoid (0 til 1) vs. tanh (-1 til 1), noe som påvirker hvordan nettverket behandler og oppdaterer informasjonen.
I neste kapittel skal vi se på hvordan disse aktiveringsfunksjonene spiller en rolle i LSTM-nettverk og hvordan de bidrar til å overvinne noen av begrensningene ved standard RNN-er.
Takk for tilbakemeldingene dine!
