sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "relu".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Za aktivacijsko funkcijo na notranjih nivojih smo uporabili relu, na zadnjem nivoju pa softmax.
Vsi nevroni razen izhodnih, uporabljajo aktivacijsko funkcijo reLU.
To obdobje se sklene s stra ž no slu ž bo pri ž relu ( vhod v panj ) .
Ta rezultat je praktično enak rezultatu elektronske nevronske mreže z aktivacijsko funkcijo reLU.
Relu je belce uspelo izgnati iz ciganskega naselja .
Relu hoče z drugimi bulibaši skleniti posel z zlatom .
ReLU, sigmoidna), zadnji nivo σi (. . . ) pa običajno uporablja aktivacijsko funkcijo, ki je prilagojena za problem, s katerim se soočamo.
ReLU, sigmoidna), - z(l) vektor uteženih vsot vsota za plast l, - a(l) vektor aktivacij trenutne plasti.
ReLU) − je najpogosteje uporabljena funkcija za uporabo v notranjih slojih.
ReLU) postopoma izvlečemo preprostejše značilnosti in jih v globokih slojih združimo v bolj kompleksne koncepte (oblike, predmete).
ReLU se pogosto uporablja ravno zaradi hitre optimizacije, saj spominja na linearno funkcijo.
ReLU omogoča, da se nekaj nevronov v mreži ne aktivira, s čimer bi bile aktivacije redkejše in učinkovitejše.
ReLU je trenutno najbolj uporabljena aktivacijska funkcija v konvolucijskih nevronskih omrežjih.
ReLU je polprepustna funkcija, ki ohranja zgolj pozitivne vrednosti.
ReLU je najbolj pogosta funkcija, ki jo uporabljamo za plasti v nevronski mreži.
ReLU je manj računsko zahteven kot tanh in sigmoid, ker vključuje enostavnejše matematične operacije.
ReLU je kratica za usmerjeno linearno enoto (angl.
ReLU je funkcija, ki omogoča prehod velikih vrednosti.
ReLU je ena najpogosteje uporabljenih funkcij v skritih plasteh mreže zaradi enostavnega izračuna in učinkovitosti pri učenju globokih mrež.
ReLU funkcija aktivira nevron samo, če je vhod pozitiven, če pa je rezultat negativen, pa poda kot izhod vrednost nič.