Чем различаются нейронная сеть с одним выходом и сигмоидальной функцией активации и такая же нейронная сеть, но с двумя выходами и softmax?
Основное различие кроется в применении. ▪️ Сигмоидальная функция преобразует любое входное значение в значение от 0 до 1. Это часто используется для задач бинарной классификации, где выход можно интерпретировать как вероятность принадлежности к одному из двух классов. ▪️ Softmax преобразует входные сигналы в набор чисел, которые в сумме дают 1. Может применяться в задачах многоклассовой классификации, где каждый выход представляет некоторую степень уверенности в том, что объект принадлежит к одному из классов.
Так, сеть с сигмоидальной функцией и одним выходом может подойти для задач, где нужно определить, принадлежит ли объект к определённому классу или нет («красный»/«не красный»).
Сеть с softmax и двумя выходами лучше подходит для ситуаций, где необходимо сделать выбор между двумя взаимоисключающими классами («красный»/«чёрный») или для задач многоклассовой классификации, где каждый класс представлен отдельным выходом.
Чем различаются нейронная сеть с одним выходом и сигмоидальной функцией активации и такая же нейронная сеть, но с двумя выходами и softmax?
Основное различие кроется в применении. ▪️ Сигмоидальная функция преобразует любое входное значение в значение от 0 до 1. Это часто используется для задач бинарной классификации, где выход можно интерпретировать как вероятность принадлежности к одному из двух классов. ▪️ Softmax преобразует входные сигналы в набор чисел, которые в сумме дают 1. Может применяться в задачах многоклассовой классификации, где каждый выход представляет некоторую степень уверенности в том, что объект принадлежит к одному из классов.
Так, сеть с сигмоидальной функцией и одним выходом может подойти для задач, где нужно определить, принадлежит ли объект к определённому классу или нет («красный»/«не красный»).
Сеть с softmax и двумя выходами лучше подходит для ситуаций, где необходимо сделать выбор между двумя взаимоисключающими классами («красный»/«чёрный») или для задач многоклассовой классификации, где каждый класс представлен отдельным выходом.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from kr
