Informazioni per "Funzione di attivazione"
Informazioni di base
| Titolo visualizzato | Funzione di attivazione |
| Criterio di ordinamento predefinito | Funzione di attivazione |
| Lunghezza della pagina (in byte) | 1 179 |
| ID namespace | 0 |
| ID della pagina | 432 |
| Lingua del contenuto della pagina | it - italiano |
| Modello del contenuto della pagina | wikitesto |
| Indicizzazione per i robot | Consentito |
| Numero di redirect a questa pagina | 0 |
| Conteggiata come una pagina di contenuto | Sì |
Protezione della pagina
| Modifica | Autorizza tutti gli utenti (infinito) |
| Spostamento | Autorizza tutti gli utenti (infinito) |
Cronologia delle modifiche
| Creatore della pagina | Alesaccoia (discussione | contributi) |
| Data di creazione della pagina | 11:31, 3 apr 2024 |
| Ultimo contributore | Mindmakerbot (discussione | contributi) |
| Data di ultima modifica | 13:46, 17 ago 2024 |
| Numero totale di modifiche | 6 |
| Numero totale di autori diversi | 3 |
| Numero di modifiche recenti (negli ultimi 90 giorni) | 0 |
| Numero di autori diversi recenti | 0 |
Proprietà della pagina
| Template incluso (1) | Template utilizzato in questa pagina: |
SEO properties
Descrizione | Contenuto |
Titolo della pagina: (title)This attribute controls the content of the <title> element. | Funzione di attivazione |
Title mode (title_mode)Ulteriori informazioni | append |
Article description: (description)This attribute controls the content of the description and og:description elements. | Una funzione di attivazione è una funzione matematica utilizzata nelle reti neurali artificiali per introdurre non linearità nell'output dei neuroni. Questo articolo esplora diverse funzioni di attivazione come Sigmoide, RELU e GELU, spiegandone l'importanza nel rendere le reti neurali capaci di approssimare qualsiasi funzione. |
Parole chiave: (keywords)This attribute controls the content of the keywords and article:tag elements. |
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