Ahn9807: 새 문서: 분류: 딥러닝 가운데 == 개요 == 딥러닝 네트워크에서는 노드에 들어오는 값들에 대해 곧바로 다음 레이어로 전달하지 않고 주로 비선형 함수를 통과시킨 후 전달한다. 이때 사용하는 함수를 활성화 함수(Activation Function) 이라 부른다. == 종류 == # Sigmoid # Hyperbolic Tangent # Rectified Linear Unity # Leaky ReLU # Exponential LU

2023-02-16T08:24:58Z

새 문서: 분류: 딥러닝 600픽셀|가운데 == 개요 == 딥러닝 네트워크에서는 노드에 들어오는 값들에 대해 곧바로 다음 레이어로 전달하지 않고 주로 비선형 함수를 통과시킨 후 전달한다. 이때 사용하는 함수를 활성화 함수(Activation Function) 이라 부른다. == 종류 == # Sigmoid # Hyperbolic Tangent # Rectified Linear Unity # Leaky ReLU # Exponential LU

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[[분류: 딥러닝]]

[[파일:Activation Function.png|600픽셀|가운데]]

== 개요 ==
딥러닝 네트워크에서는 노드에 들어오는 값들에 대해 곧바로 다음 레이어로 전달하지 않고 주로 비선형 함수를 통과시킨 후 전달한다. 이때 사용하는 함수를 활성화 함수(Activation Function) 이라 부른다.

== 종류 ==
# [[Sigmoid]]
# [[Hyperbolic Tangent]]
# [[Rectified Linear Unity]]
# [[Leaky ReLU]]
# [[Exponential LU]]

Activation function - 편집 역사