ФУНКЦИЯ АКТИВАЦИИ RELU PYTHON
Функция активации ReLU (Rectified Linear Unit) является одной из наиболее широко используемых функций активации в нейронных сетях, включая нейронные сети на Python. Она относится к классу функций активации с положительными значениями, и ее приемущества - быстрое вычисление и предотвращение проблемы затухающих градиентов.
В Python функция ReLU может быть реализована очень просто при помощи условного оператора if:
x = max(0, a)
y = max(0, b)
z = max(0, c)В этом примере мы реализуем функцию ReLU для трех переменных a, b и c. Мы используем функцию max () для каждой переменной. Она сравнивает значение каждой переменной с нулем, и если значение переменной больше нуля, то значение max() будет равняться значению переменной, иначе он будет равнятся нулю. Так, мы получаем функцию, которая всегда возвращает только положительные значения.
Кроме того, в Python функция ReLU может быть реализована с использованием библиотеки Numpy. Например:
import numpy as np
x = np.maximum(0, a)
y = np.maximum(0, b)
z = np.maximum(0, c)Этот код использует функцию np.maximum() библиотеки Numpy для сравнения переменных с нулем и возврата максимального значения. Эта реализация функции ReLU быстрее и оптимальнее, чем ручное программирование.
Функции активации в Deep Learning
Tensorflow для чайников part 4 Функции активации
Какие есть типы функции активации? Душкин объяснит
Функции активации, критерии качества работы НС - #6 нейросети на Python
Нейронная сеть. Часть 3. Функция активации.
Нейронные Сети на Понятном Языке - Функции Активации - #7
Новые материалы:
- Python 44 массивы ответы
- Протоколы в python
- Asgi py django для чего
- Календарь телеграм бот python
- Python метод repr
- Python selenium всплывающие окна
- Проверка списка на уникальность python
- Компас python api
- Исходный код python
- Как запустить cmd через python
- Как установить библиотеку requests в python на windows
- Как выдать роль в дискорде через бота python