Howtosignalprocessing
- Apa yang dilakukan Relu dalam pembelajaran mendalam?
- Mengapa unit linier yang diperbaiki Relu Fungsi Aktivasi Paling Populer?
- Bisakah kita menggunakan Relu dalam regresi linier?
- Bagaimana relu dapat digunakan dengan jaringan saraf?
Apa yang dilakukan Relu dalam pembelajaran mendalam?
Fungsi Relu adalah fungsi aktivasi non-linear lainnya yang telah mendapatkan popularitas dalam domain pembelajaran yang mendalam. Relu berarti unit linier yang diperbaiki. Keuntungan utama menggunakan fungsi relu dibandingkan fungsi aktivasi lainnya adalah tidak mengaktifkan semua neuron pada saat yang sama.
Mengapa unit linier yang diperbaiki Relu Fungsi Aktivasi Paling Populer?
Fungsi aktivasi linier yang diperbaiki mengatasi masalah gradien menghilang, memungkinkan model untuk belajar lebih cepat dan berkinerja lebih baik. Aktivasi linier yang diperbaiki adalah aktivasi default saat mengembangkan multilayer perceptron dan jaringan saraf konvolusional.
Bisakah kita menggunakan Relu dalam regresi linier?
Relu dalam regresi
Kami menerapkan fungsi aktivasi pada neuron tersembunyi dan output untuk mencegah neuron menjadi terlalu rendah atau terlalu tinggi, yang akan bekerja melawan proses pembelajaran jaringan. Sederhananya, matematika bekerja lebih baik dengan cara ini. Fungsi aktivasi yang paling penting adalah yang diterapkan pada lapisan output.
Bagaimana relu dapat digunakan dengan jaringan saraf?
Satu cara relus meningkatkan jaringan saraf adalah dengan mempercepat pelatihan. Perhitungan gradien sangat sederhana (baik 0 atau 1 tergantung pada tanda x). Juga, langkah komputasi relu mudah: elemen negatif diatur ke 0.0 - Tidak ada eksponensial, tidak ada operasi perkalian atau divisi.
