Шта је неуронска мрежа?
Неуронска мрежа је рачунарски модел инспирисан структуром и функционисањем људског мозга. То је фундаментална компонента вештачке интелигенције, посебно у области машинског учења. Неуронске мреже су дизајниране да обрађују и тумаче сложене обрасце и односе у подацима, омогућавајући им да предвиђају, препознају обрасце и решавају
Како функција активације у неуронској мрежи одређује да ли се неурон "пали" или не?
Функција активације у неуронској мрежи игра кључну улогу у одређивању да ли се неурон „пали“ или не. То је математичка функција која узима пондерисани збир улаза у неурон и производи излаз. Овај излаз се затим користи за одређивање стања активације неурона, што заузврат утиче
Која је функција активације која се користи у моделу дубоке неуронске мреже за вишекласне проблеме класификације?
У области дубоког учења за вишекласне проблеме класификације, функција активације која се користи у моделу дубоке неуронске мреже игра кључну улогу у одређивању излаза сваког неурона и на крају укупне перформансе модела. Избор функције активације може у великој мери утицати на способност модела да научи сложене обрасце и
Како се одређује број пристрасности у излазном слоју у моделу неуронске мреже?
У моделу неуронске мреже, број пристрасности у излазном слоју је одређен бројем неурона у излазном слоју. Сваки неурон у излазном слоју захтева да се његов пондерисани збир улаза дода термин пристрасности како би се увео ниво флексибилности и контроле у
Која је функција активације која се користи у завршном слоју неуронске мреже за класификацију рака дојке?
Функција активације која се користи у завршном слоју неуронске мреже за класификацију рака дојке је типично сигмоидна функција. Сигмоидна функција је нелинеарна активациона функција која мапира улазне вредности у опсег између 0 и 1. Обично се користи у задацима бинарне класификације где је циљ класификовати
Како функција активације "релу" филтрира вредности у неуронској мрежи?
Активациона функција "релу" игра кључну улогу у филтрирању вредности у неуронској мрежи у области вештачке интелигенције и дубоког учења. „Релу“ је скраћеница за Рецтифиед Линеар Унит, и то је једна од најчешће коришћених функција активације због своје једноставности и ефикасности. Релу функција филтрира вредности по