নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশন ফাংশন কী করে?

2025 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-22 17:19

সক্রিয়করণ ফাংশন গাণিতিক সমীকরণ যা a এর আউটপুট নির্ধারণ করে নিউরাল নেটওয়ার্ক . দ্য ফাংশন প্রতিটি সংযুক্ত করা হয় নিউরন মধ্যে অন্তর্জাল , এবং এটি সক্রিয় করা উচিত কিনা তা নির্ধারণ করে ("বরখাস্ত") বা না, প্রতিটির উপর ভিত্তি করে নিউরনের মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ইনপুট প্রাসঙ্গিক।

ফলস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ভূমিকা কী?

সংজ্ঞা সক্রিয়করণ ফাংশন :- সক্রিয়করণ ফাংশন সিদ্ধান্ত নেয়, কিনা a নিউরন ওজনযুক্ত যোগফল গণনা করে এবং এর সাথে পক্ষপাত যোগ করে সক্রিয় করা উচিত বা না করা উচিত। এর উদ্দেশ্য সক্রিয়করণ ফাংশন a এর আউটপুটে অ-রৈখিকতা প্রবর্তন করা হয় নিউরন.

একইভাবে, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন কি এবং কেন তাদের প্রয়োজন? সক্রিয়করণ ফাংশন একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ইনপুট এবং প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের মধ্যে সত্যিই জটিল এবং নন-লিনিয়ার জটিল কার্যকরী ম্যাপিং শিখতে এবং বোঝার জন্য সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ। তারা আমাদের নেটওয়ার্কে অ-রৈখিক বৈশিষ্ট্য প্রবর্তন করুন।

সক্রিয়করণ ফাংশন উদ্দেশ্য কি?

দ্য উদ্দেশ্য একটি সক্রিয়করণ ফাংশন কিছু অ-রৈখিক সম্পত্তি যোগ করতে হয় ফাংশন , যা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক। ছাড়া সক্রিয়করণ ফাংশন , নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনপুট x থেকে আউটপুট y পর্যন্ত শুধুমাত্র লিনিয়ার ম্যাপিং করতে পারে।

গভীর শিক্ষায় একটি সক্রিয়করণ ফাংশন কি?

এ নিউরাল নেটওয়ার্ক , দ্য সক্রিয়করণ ফাংশন নোড থেকে সমষ্টি ওজনযুক্ত ইনপুটকে তে রূপান্তরের জন্য দায়ী সক্রিয়করণ যে ইনপুট জন্য নোড বা আউটপুট. এই টিউটোরিয়ালে, আপনি সংশোধিত লিনিয়ার আবিষ্কার করবেন সক্রিয়করণ ফাংশন জন্য গভীর শিক্ষার নিউরাল নেটওয়ার্ক.