Экспериментальные данные для создания нейронной сети a используются в диапазоне …

• (-∞, ∞)
• (0, ∞)
• (-1, 1)
• (0, 1)

Другие предметы Университет Предобработка данных основы нейронных сетей экспериментальные данные создание нейронной сети диапазон значений обучение нейронной сети функции активации предварительная обработка данных университетские курсы нейронных сетей Новый

При создании нейронной сети важно учитывать диапазон входных данных, так как это может существенно повлиять на эффективность обучения и качество итоговой модели. Давайте рассмотрим предложенные диапазоны и их применение.

• (-∞, ∞) - Этот диапазон включает все возможные значения, от минус бесконечности до плюс бесконечности. Хотя теоретически это возможно, на практике нейронные сети не могут обрабатывать такие данные напрямую из-за проблем с числовой стабильностью и сходимостью. Поэтому этот вариант не является оптимальным.
• (0, ∞) - Этот диапазон включает только положительные значения. Он может быть использован в некоторых специфических задачах, например, в задачах, связанных с анализом данных, где значения не могут быть отрицательными. Однако, как и в предыдущем случае, нейронные сети могут не эффективно обучаться на таких данных без предварительной нормализации.
• (-1, 1) - Этот диапазон является одним из наиболее распространенных для нормализации данных. Приведение данных к диапазону от -1 до 1 позволяет нейронной сети быстрее и стабильнее обучаться, так как значения не выходят за пределы, что предотвращает проблемы с градиентами.
• (0, 1) - Этот диапазон также часто используется для нормализации данных. Приведение значений к диапазону от 0 до 1 может быть особенно полезным для активационных функций, таких как сигмоида, которая выдает значения именно в этом диапазоне. Это помогает избежать проблем с затухающими градиентами.

В большинстве случаев, для создания нейронной сети, предпочтительными являются диапазоны (-1, 1) или (0, 1), так как они обеспечивают лучшую обработку данных и способствуют более эффективному обучению модели. Однако выбор конкретного диапазона зависит от специфики задачи и используемых данных.