Activation functions (ReLU, sigmoid, softmax)
Në shqip: Funksionet e aktivizimit
ShpjegimiSQ
Pas çdo shtrese, një funksion aktivizimi vendos sa „ndizet“ neuroni: ReLU (0 për negativët — më i përdoruri), sigmoid (0–1 për probabilitete), softmax (kthen numrat në probabilitete që mblidhen në 1). Pa to, rrjeti do të ishte thjesht regresion linear.
EnglishEN
After each layer, an activation function decides how much a neuron “fires”: ReLU (0 for negatives — the most used), sigmoid (0–1 for probabilities), softmax (turns numbers into probabilities summing to 1). Without them, a network would just be linear regression.
Si ta mendosh
Si një çelës dritash me rregullues ndriçimi.
Lexoje në anglisht
Like a light switch with a dimmer.