လူတန်းစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် အသုံးပြုသည့် activation function သည် အဘယ်နည်း။
အတန်းပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင်အသုံးပြုသည့် activation function သည် neuron တစ်ခုစီ၏ output ကိုဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် model ၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။ activation function ရွေးချယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို သင်ယူနိုင်စွမ်းနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်တွင် အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ကွန်ရက်သို့ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး ၎င်းကို လေ့လာရန်နှင့် ဒေတာအတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို နမူနာယူနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၊ ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် ကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် နမူနာများ ပံ့ပိုးပေးမည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်