You've learned how to use Tensorflow. You've learned the important functions, how to design and implement sequential and functional models, and have completed several test projects. What's next? It's time to take a deep dive into activation functions, the essential function of every node and layer of a neural network, deciding whether to fire or not to fire, and adding an element of non-linearity (in most cases).
Deep-Dive into Tensorflow Activation Functions
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Ce que vous apprendrez
Learn when, where, why and how to use different activation functions and for which situations
Code examples of each activation function from scratch in Python
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Artificial Neural Networks
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
-
Review the Activation Functions, Their Properties & the Principle of Nonlinearity
-
Implementing Linear and Binary Step Activations
-
Implementing Ridge-based Activation Functions (ReLu family)
-
Implementing Variations of Relu & the Swish Family of Non-Monotonic Activations
-
Implementing Radial-based Activation Functions (RBF family)
Expérience recommandée
Python Experience; Beginner Tensorflow
9 images de projet
Instructeur
1 Cours 575 apprenants
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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Chaitanya A.
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