Задать вопрос
@101010101010

Функция активации для многослойной нейронной сети?

решаю задачу xor для многослойной нейронной сети с обратным распространением ошибки. На выходе два числа a и b [равные 0 или 1 ] а на входе должен получить xor ( a , b )
Использую сигмоидную функцию. 1 / ( 1 + exp ( - x ) )
разумеется не могу получить точный ответ , только какое-то приближение.
Есть ли функции позволяющие точно решить такую задачу ?
Если есть , то можно пример функции.
  • Вопрос задан
  • 4491 просмотр
Подписаться 3 Оценить Комментировать
Помогут разобраться в теме Все курсы
  • Яндекс Практикум
    Специалист по Data Science плюс
    17 месяцев
    Далее
  • Нетология
    Бизнес-аналитик
    7 месяцев
    Далее
  • Нетология
    Data Scientist: расширенный курс
    13 месяцев
    Далее
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@cthulhudx
В вашем случае я думаю целесообразно было бы округлять до ближайшего целого.Но если хотите получать более точный результат, то существует огромное количество функций ,которые можно попробовать в качестве функции активации для ваших нейронов.В частности:
Линейная передаточная функция
Пороговая передаточная функция
Сигмоидальная передаточная функция
Логистическая функция (которой вы пользуетесь в данный момент)
Гиперболический тангенс
Модифицированный гиперболический тангенс
Радиально-базисная функция передачи
И еще много-много функций
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы
ДАЛЕЕ Москва
от 200 000 ₽
ITK academy Воронеж
от 50 000 до 90 000 ₽
Уницифра Краснодар
от 180 000 до 200 000 ₽