সক্রিয়করণ প্রক্রিয়া মূলত নিউরাল নেটওয়ার্কের অপরিহার্য উপাদান । তারা এটির ইনপুট ভিত্তিক একটি নিউরেল এর সাহায্যে নেটওয়ার্কগুলোকে জটিল প্যাটার্ন শিখতে সক্ষম হয় । এই প্রবন্ধটি ব্যাখ্যা করে যে, কি ভাবে সক্রিয়করণের পদক্ষেপ-প্ল্যান প্রক্রিয়া পরিচালনা করতে হবে ।

বুঝতে পারার ফাংশন

সক্রিয়করণের মাধ্যমে ইনপুট সিগন্যালকে আউটপুটের মধ্যে রূপান্তরিত করা হয় যা পরবর্তী স্তর থেকে ব্যবহার করা যাবে। সাধারণ ফাংশনের মধ্যে আছে সিগয়েড, নন্দ, এবং রেইইউ। প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের নিজস্ব বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা শেখার প্রক্রিয়ার উপর প্রভাব ফেলে।

সিগid ফাংশান গণনা করা হচ্ছে

Sigid ফাংশন [FLT] [F] [F] / Log(x]] [FO[FO[F][FO][FO]:[ ৩]]:::][ ৩]

  • x এর মান দেখাও ।
  • x -র সূচকের গণনা করুন।
  • এই সূচকে ১ যোগ করো।
  • ফলাফলের এক ভাগ হয়েছে।

CoLU ফাংশান গণনা করা হচ্ছে

Centedd লিনিয়ার একক (RU) খুবই সাধারণ: [FLT] [FLT], x],[F],[FO],[FO]:]

  • x এর মান দেখাও ।
  • এক্স সার্ভার থেকে অধিক সংখ্যক x এক্স সার্ভার এর জন্য 0. x key'র থেকে বেশি।
  • x 0-র থেকে কম। 0 এর মান 0 (০) হলে x 0 অথবা 1(১)-র থেকে কম।

Tranh ফাংশান গণনা করা হচ্ছে

সাধারণ [F][F][E][[F][F][F][F][[F]][[F][[F]]][/]][[[[F]]][[[[]]]][[[[[[[]]]]]

  • [[[[][[[[]][[[[]]][[[[]]] এবং[[[[[[[[[]]]]][[[]]]], URL দ্বারা নির্ধারিত হয়।
  • বিপরীত [[[[[[]][F][F][F][F][E][[[[Ctrl][[L][ ৩]
  • ই- মেইল [[[[[[][F][F][F] এবং[F][[[F][[[[F]][[[[]]]
  • ফলাফল পেতে ভাগ হয়ে যায়।