Deep Learning : ReLU Activation Function in Neural Networks | Machine Learning in Hindi
न्यूरल नेटवर्क्स में रियूलू (ReLU) सक्रियीकरण फ़ंक्शन एक महत्वपूर्ण एल्गोरिथ्म है जो मशीन लर्निंग में उपयोग किया जाता है। इस आलेख में हम देखेंगे कि रियूलू कैसे काम करता है और क्यों यह न्यूरल नेटवर्क्स के लिए एक अच्छा चुनाव है।
रियूलू (ReLU) क्या है?
रियूलू (ReLU) एक नन-लिनियरिटी न्यूरन के अभिव्यक्ति है जो न्यूरल नेटवर्क्स में उपयोग किया जाता है। यह फ़ंक्शन सबसे आम और उपयोगशील नेटवर्क फ़ंक्शनों में से एक है और यह नेटवर्क के लेयरों में नॉन-लिनियरिटी को जोड़ने में मदद करता है।
रियूलू (ReLU) काम कैसे करता है?
रियूलू (ReLU) फ़ंक्शन काम करते समय सक्रियीकरण फ़ंक्शन के रूप में काम करता है, भारतीय कंट्रिब्यूटर फ़ंक्शन में केवल 0 और पॉजिटिव अंक पारिस्थितिक हैं फॅशिन संचेतन हैं यह किरणे 0 से छोटे प्रणालियों की क्लामिंस् ओपेन रखता है।
नेयरल नेटवर्क्स में रियूलू का उपयोग
रियूलू (ReLU) न्यूरल नेटवर्क्स में उपयोग करने के कई भाग्योगानाएं हैं, जैसे कि यह गहराई नेटवर्क को अधिक गहराई देता है और सिक्सेसिव्नेसर की अर्थिकप्ता बढ़ाता है। यह एक सरल फ़ंक्शन है जो नेर नेटवर्क मॉडेलिंग को सुगम और सहज बनाता है।
