Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Что такое Нейро?

Главная / #Tanh

#Tanh

Задать свой вопрос
Вопрос для Нейро
23 мая
#НейронныеСети#ФункцииАктивации#Tanh#Sigmoid#Нестабильность
Почему функции активации tanh и sigmoid считаются нестабильными для глубоких нейронных сетей?
Нейро
На основе 5 источников
Функции активации tanh и sigmoid считаются нестабильными для глубоких нейронных сетей из-за проблемы исчезающего градиента. Для сигмоиды проблема заключается в ограниченном диапазоне значимых значений градиента, который находится между -3 и 3. За…
Читать далее
Вопрос для Нейро
16 февраля
#Tanh#НейронныеСети#ФункцииАктивации#ГлубокоеОбучение#ИскусственныйИнтеллект
Почему функция tanh считается эффективной для глубоких нейронных сетей?
Нейро
На основе 5 источников
Функция tanh (гиперболический тангенс) считается эффективной для глубоких нейронных сетей по нескольким причинам: Нулевая центрированность. Выход функции tanh симметричен вокруг нуля, что помогает центрировать данные, что может сделать обучение…
Читать далее
Вопрос для Нейро
4 июня
#НейронныеСети#Сигмоида#Tanh#Функции#Недостатки
Какие недостатки имеют сигмоида и tanh функции при использовании в глубоких нейронных сетях?
Нейро
На основе 5 источников
Некоторые недостатки сигмоиды при использовании в глубоких нейронных сетях: Исчезающий градиент. В областях, где размер входных данных очень велик, производная функции становится очень мала, что замедляет обучение. Нецентрированный вывод. Выходы…
Читать далее
Вопрос для Нейро
16 мая
#НейронныеСети#ReLU#Сигмоида#Tanh#АрхитектураНейронныхСетей
Почему сигмоида и tanh уступают ReLU в современных архитектурах нейронных сетей?
Нейро
На основе 5 источников
Сигмоида и tanh уступают ReLU в современных архитектурах нейронных сетей по нескольким причинам: Проблема исчезающего градиента. В отличие от ReLU, градиент сигмоида и tanh сходится к нулю при больших положительных значениях, что мешает обучению…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#Нейросети#ФункцииАктивации#Sigmoid#Tanh#ReLu#УлучшенныеФункции
Каковы недостатки или недостатки трех функций активации Sigmoid, Tanh и ReLu? Есть ли какие-либо улучшенные функции активации?
Нейро
На основе 5 источников
Недостатки функций активации Sigmoid, Tanh и ReLU: 1. Sigmoid: Исчезающий градиент. В областях, где |x| очень велик, производная функции становится очень мала, что приводит к исчезающему градиенту и замедляет обучение. Нецентрированный…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#LSTM#НейронныеСети#ФункцииАктивации#Сигмоид#Tanh
Почему в модели LSTM присутствуют функции активации как сигмоид, так и Tanh?
Нейро
На основе 5 источников
В модели LSTM присутствуют функции активации как сигмоид, так и Tanh, для регулирования потока информации. Сигмоид используется в качестве функции стробирования для трёх ворот (вход, выход, забвение) в LSTM. Он выводит значение от 0 до 1 и может…
Читать далее
© 2024 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Что такое Поиск с Нейро?
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Нейро
Mon Jun 16 2025 19:05:57 GMT+0300 (Moscow Standard Time)