Aktivācijas funkcijas neironu tīklos

dc.contributor.advisor	Ivanovs, Maksims
dc.contributor.author	Ruža, Tomass
dc.contributor.other	Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
dc.date.accessioned	2024-06-20T01:04:27Z
dc.date.available	2024-06-20T01:04:27Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.other	102851
dc.identifier.uri	https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/66122
dc.description.abstract	Aktivācijas funkcijas ir nozīmīgs neironu tīklu hiperparametrs, kas ietekmē tīkla apmācības laiku un pareizību. Darba ietvaros salīdzinām dažādas aktivācijas funkcijas un analizējam to matemātiskās īpašības. Eksperimenta ietvaros apmācām dažādus neironu tīklu modeļus un analizējam aktivācijas funkciju ietekmi uz rezultātu.
dc.description.abstract	Activation functions are an important hyper parameter of neural networks – they have a strong impact on training time and accuracy. Various widely used activation functions will be mathematically analyzed and compared. The practical part of this thesis involves training several neural networks with different activation functions and comparing their performance.
dc.language.iso	lav
dc.publisher	Latvijas Universitāte
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Datorzinātne
dc.subject	aktivācijas funkcija
dc.subject	neironu tīkls
dc.subject	mākslīgais intelekts
dc.subject	optimizācija
dc.title	Aktivācijas funkcijas neironu tīklos
dc.title.alternative	Neural network activation functions
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis