Quyidagilardan qaysi biri mashinali o‘qitish fanlari sifatida o‘rganilmaydi ?

Chiziqli regression modelga kiruvchi qiymatlar 2,3,4,5 va ularga mos ravishda chiquvchi qiymatlar 3,4,5,6 bo’lsa, modelni toping

	Sigmaid funksiyasi nima maqsadda ishlatiladi
	ReLU va Softmax funksiyalarining farqi nimada Relu va softmax chuqur o'rganishda faollashtirish funksiyalaridir. Bizda sigmasimon va leakyRelu kabi boshqa mashhur versiyalar ham mavjud. Faollashtirish funksiyalaridan foydalanish yoshi ma'lum bir kirish to'plami uchun tugunning chiqishini aniqlashdan iborat. Relu - bu yashirin qatlamda ham, chiqish qatlamida ham ishlatilishi mumkin bo'lgan faollashtirish funktsiyasi. U kirishni oladi, so'ngra 0 dan 1 gacha bo'lgan chiqishni hosil qiladi. Shunday qilib, siz Relu'da chiqish qiymatlari sifatida 0,1, 0,3, 0,9 kabi natijalarni olasiz. Sigmasimon faollashtirish funksiyasidan ikkilik tasnif bilan ishlashda yashirin qatlamda ham, chiqish qatlamida ham foydalanish mumkin. ya'ni 0 dan 1 gacha bo'lgan natijani chiqaradi. Softmax faollashtirish funksiyasi asosan chiqish qatlamida qo'llaniladi va u 2 dan ortiq chiqishlarni tasniflaganda ishlatiladi. Bu bu haqda asosiy tushuntirish. Ammo agar sizga asosiy tushunchalar kerak bo'lsa .. Buning ortidagi matematikani tushunishingiz kerak bo'ladi.