रैंप फंक्शन: Difference between revisions

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'''रैम्प फलन''' एक [[एकात्मक समारोह|एकात्मक फलन]] वास्तविक फलन है, जिसका का ग्राफ़ रैम्प के आकार का होता है। इसे कई परिभाषाओं द्वारा व्यक्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए ऋणात्मक इनपुट के लिए 0, आउटपुट गैर-ऋणात्मक इ नपुट के लिए इनपुट के बराबर है। रैम्प शब्द का उपयोग [[स्केलिंग और स्थानांतरण]] द्वारा प्राप्त अन्य '''कार्यों''' के लिए भी किया जा सकता है, और इस लेख में फलन ''यूनिट'' रैम्प फलन  (ढलान 1, 0 से प्रारम्भ) है।
[[File:Ramp function.svg|thumb|325px|रैंप फ़ंक्शन के एक फ़ंक्शन का ग्राफ़]][[ बढ़ाना ]] फ़ंक्शन एक [[एकात्मक समारोह]] वास्तविक फ़ंक्शन है, जिसका फ़ंक्शन का ग्राफ़ रैंप के आकार का होता है। इसे कई #परिभाषाओं द्वारा व्यक्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए नकारात्मक इनपुट के लिए 0, आउटपुट गैर-नकारात्मक इनपुट के लिए इनपुट के बराबर है। रैंप शब्द का उपयोग [[स्केलिंग और स्थानांतरण]] द्वारा प्राप्त अन्य कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, और इस लेख में फ़ंक्शन ''यूनिट'' रैंप फ़ंक्शन (ढलान 1, 0 से शुरू) है।


गणित में, रैम्प फलन को धनात्मक भाग के रूप में भी जाना जाता है।
गणित में, <nowiki>'रैम्प''</nowiki> फलन को धनात्मक भाग के रूप में भी जाना जाता है।[[File:Ramp function.svg|thumb|325px|रैम्प फलन के एक फलन का ग्राफ़]][[ यंत्र अधिगम |यंत्र अधिगम]] में, इसे सामान्यतः रेक्टिफायर_(न्यूरल_नेटवर्क्स) [[ सक्रियण समारोह | 'ReLU सक्रियण फलन]] के रूप में जाना जाता है<ref name='brownlee'>{{cite web |last1=Brownlee |first1=Jason |title=परिशोधित रेखीय इकाई (ReLU) का एक सौम्य परिचय|url=https://machinelearningmastery.com/rectified-linear-activation-function-for-deep-learning-neural-networks/ |website=Machine Learning Mastery |access-date=8 April 2021 |date=8 January 2019}}</ref><ref name="medium-relu">{{cite web |last1=Liu |first1=Danqing |title=ReLU के लिए एक प्रैक्टिकल गाइड|url=https://medium.com/@danqing/a-practical-guide-to-relu-b83ca804f1f7 |website=Medium |access-date=8 April 2021 |language=en |date=30 November 2017}}</ref> या [[ विद्युत अभियन्त्रण ]] में  [[आधा लहर सुधार|अर्ध तरंग दिष्टकरण]] के अनुरूप एक रेक्टिफायर (परिशोधक) है। आँकड़ों में (जब  संभाविता फलन के रूप में उपयोग किया जाता है) इसे [[टोबिट मॉडल]] के रूप में जाना जाता है।


[[ यंत्र अधिगम ]] में, इसे आमतौर पर रेक्टिफायर_(न्यूरल_नेटवर्क्स) [[ सक्रियण समारोह ]] के रूप में जाना जाता है<ref name='brownlee'>{{cite web |last1=Brownlee |first1=Jason |title=परिशोधित रेखीय इकाई (ReLU) का एक सौम्य परिचय|url=https://machinelearningmastery.com/rectified-linear-activation-function-for-deep-learning-neural-networks/ |website=Machine Learning Mastery |access-date=8 April 2021 |date=8 January 2019}}</ref><ref name="medium-relu">{{cite web |last1=Liu |first1=Danqing |title=ReLU के लिए एक प्रैक्टिकल गाइड|url=https://medium.com/@danqing/a-practical-guide-to-relu-b83ca804f1f7 |website=Medium |access-date=8 April 2021 |language=en |date=30 November 2017}}</ref> या [[ विद्युत अभियन्त्रण ]] में [[आधा लहर सुधार]] के अनुरूप एक रेक्टिफायर (तंत्रिका नेटवर्क)। आँकड़ों में (जब संभावना कार्य के रूप में उपयोग किया जाता है) इसे [[टोबिट मॉडल]] के रूप में जाना जाता है।
इस फलन में गणित और इंजीनियरिंग में कई अनुप्रयोग हैं, और संदर्भ के आधार पर विभिन्न नामों से जाना जाता है। रैम्प फलन के परिशोधक_ (तंत्रिका_नेटवर्क) # अन्य_गैर-रैखिक_वेरिएंट हैं।
 
इस फ़ंक्शन में गणित और इंजीनियरिंग में कई #अनुप्रयोग हैं, और संदर्भ के आधार पर विभिन्न नामों से जाना जाता है। रैंप फ़ंक्शन के रेक्टीफायर_ (तंत्रिका_नेटवर्क) # अन्य_गैर-रैखिक_वेरिएंट हैं।


== परिभाषाएँ ==
== परिभाषाएँ ==
रैंप समारोह ({{math|''R''(''x'') : '''R''' → '''R'''<sub>0</sub><sup>+</sup>}}) विश्लेषणात्मक रूप से कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है। संभावित परिभाषाएँ हैं:
रैम्प फलन ({{math|''R''(''x'') : '''R''' → '''R'''<sub>0</sub><sup>+</sup>}}) विश्लेषणात्मक रूप से कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है। संभावित परिभाषाएँ हैं:
* एक टुकड़े का कार्य: <math display="block">R(x) := \begin{cases}
* खंडशः फलन<math display="block">R(x) := \begin{cases}
x, & x \ge 0; \\
x, & x \ge 0; \\
0, & x<0
0, & x<0
\end{cases} </math>
\end{cases} </math>
* [[मैक्सिमा और मिनिमा]]: <math display="block">R(x) := \max(x,0) </math>
* [[मैक्सिमा और मिनिमा]]: अधिकतम फलन<math display="block">R(x) := \max(x,0) </math>
* एक [[स्वतंत्र चर]] और उसके [[निरपेक्ष मूल्य]] का अंकगणितीय माध्य (एकता ढाल और उसके मापांक के साथ एक सीधी रेखा): <math display="block">R(x) := \frac{x+|x|}{2} </math> यह निम्नलिखित परिभाषा को ध्यान में रखते हुए प्राप्त किया जा सकता है {{math|max(''a'', ''b'')}}, <math display="block"> \max(a,b) = \frac{a + b + |a - b|}{2} </math> जिसके लिए {{math|1=''a'' = ''x''}} और {{math|1=''b'' = 0}}
* एक [[स्वतंत्र चर]] और उसके [[निरपेक्ष मूल्य]] का अंकगणितीय माध्य (एकता ढाल और उसके मापांक के साथ एक सीधी रेखा है): <math display="block">R(x) := \frac{x+|x|}{2} </math> यह निम्नलिखित परिभाषा को ध्यान में रखते हुए प्राप्त किया जा सकता है {{math|max(''a'', ''b'')}}, <math display="block"> \max(a,b) = \frac{a + b + |a - b|}{2} </math> जिसके लिए {{math|1=''a'' = ''x''}} और {{math|1=''b'' = 0}}
* [[हैवीसाइड स्टेप फंक्शन]] को एकता ग्रेडिएंट के साथ एक सीधी रेखा से गुणा किया जाता है: <math display="block">R\left( x \right) := x H(x)</math>
* [[हैवीसाइड स्टेप फंक्शन|हैवीसाइड स्टेप फलन]] को एकता ग्रेडिएंट के साथ एक सीधी रेखा से गुणा किया जाता है: <math display="block">R\left( x \right) := x H(x)</math>
* खुद के साथ हीविसाइड स्टेप फंक्शन का [[कनवल्शन]]: <math display="block">R\left( x \right) := H(x) * H(x)</math>
* खुद के साथ हीविसाइड स्टेप फलन का [[कनवल्शन]]: <math display="block">R\left( x \right) := H(x) * H(x)</math>
* हैविसाइड स्टेप फंक्शन का [[अभिन्न]] अंग:<ref>{{MathWorld|title=Ramp Function|id=RampFunction}}</ref> <math display="block">R(x) := \int_{-\infty}^{x} H(\xi)\,d\xi</math>
* हैविसाइड स्टेप फलन का [[अभिन्न]] अंग:<ref>{{MathWorld|title=Ramp Function|id=RampFunction}}</ref> <math display="block">R(x) := \int_{-\infty}^{x} H(\xi)\,d\xi</math>
* [[मैकाले कोष्ठक]]: <math display="block">R(x) := \langle x\rangle</math>
* [[मैकाले कोष्ठक]]: <math display="block">R(x) := \langle x\rangle</math>
* पहचान कार्य के [[सकारात्मक और नकारात्मक भाग]]: <math display="block">R := \operatorname{id}^+</math>
* पहचान फलन के [[सकारात्मक और नकारात्मक भाग|ऋणात्मक और ऋणात्मक भाग]]: <math display="block">R := \operatorname{id}^+</math>
 
 
== अनुप्रयोग ==
== अनुप्रयोग ==
रैंप फ़ंक्शन में इंजीनियरिंग में कई अनुप्रयोग हैं, जैसे कि [[ अंकीय संकेत प्रक्रिया ]] के सिद्धांत में।
रैम्प फलन में इंजीनियरिंग में कई अनुप्रयोग हैं, जैसे कि[[ अंकीय संकेत प्रक्रिया ]]के सिद्धांत में हैं।


[[File:Long call option.svg|thumb|अदायगी और कॉल विकल्प खरीदने से मुनाफा।]][[वित्त]] में, कॉल विकल्प का भुगतान एक रैंप (स्ट्राइक प्राइस द्वारा स्थानांतरित) है। रैम्प को क्षैतिज रूप से फ़्लिप करने से एक पुट विकल्प प्राप्त होता है, जबकि लंबवत रूप से फ़्लिप करना (नकारात्मक लेना) एक विकल्प को बेचने या छोटा करने से मेल खाता है। वित्त में, आकार को [[आइस [[ हाँकी स्टिक ]]]] के समान होने के कारण व्यापक रूप से हॉकी स्टिक कहा जाता है।
[[File:Long call option.svg|thumb|अदायगी और कॉल विकल्प खरीदने से मुनाफा।|265x265px]][[वित्त]] में, कॉल विकल्प का भुगतान एक रैम्प (स्ट्राइक प्राइस द्वारा स्थानांतरित) है। रैम्प को क्षैतिज रूप से फ़्लिप करने से एक पुट विकल्प प्राप्त होता है, जबकि लंबवत रूप से फ़्लिप करना (ऋणात्मक लेना) एक विकल्प को ''बेचने'' या <nowiki>''छोटा''</nowiki> करने से मेल खाता है। वित्त में, आकार को [[ हाँकी स्टिक | <nowiki>''हाँकी स्टिक''</nowiki>]] के समान होने के कारण व्यापक रूप से आइस हॉकी स्टिक कहा जाता है।


[[File:Friedmans mars hinge functions.png|thumb|x=3.1 पर एक गांठ के साथ बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन स्प्लाइन#हिंज फ़ंक्शंस की एक मिरर की गई जोड़ी]]आँकड़ों में, बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन splines # बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन splines (MARS) के काज कार्य रैंप हैं, और [[प्रतिगमन मॉडल]] बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
[[File:Friedmans mars hinge functions.png|thumb|x=3.1 पर एक गांठ के साथ बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन स्प्लाइ हिंज फलन की एक मिरर की गई जोड़ी|240x240px]]आँकड़ों में, बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन splines # बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन splines (MARS) के काज '''कार्य''' रैम्प हैं, और [[प्रतिगमन मॉडल]] बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।


== विश्लेषणात्मक गुण ==
== विश्लेषणात्मक गुण ==
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और
और
<math display="block">\left| R (x) \right| = R(x)</math>
<math display="block">\left| R (x) \right| = R(x)</math>
{{math proof | by the mean of definition 2, it is non-negative in the first quarter, and zero in the second; so everywhere it is non-negative.}}
{{math proof |by the mean of definition 2, it is non-negative in the first quarter, and zero in the second; so everywhere it is non-negative.
 
परिभाषा 2 के अनुसार, यह पहली तिमाही में गैर-ऋणात्मक है, और दूसरी में शून्य है; इसलिए हर जगह यह गैर-ऋणात्मक है।}}


=== व्युत्पन्न ===
=== व्युत्पन्न ===
इसका व्युत्पन्न हीविसाइड स्टेप फंक्शन है:
इसका व्युत्पन्न हीविसाइड स्टेप फलन है:
<math display="block">R'(x) = H(x)\quad \mbox{for } x \ne 0.</math>
<math display="block">R'(x) = H(x)\quad \mbox{for } x \ne 0.</math>
=== दूसरा व्युत्पन्न ===
=== दूसरा व्युत्पन्न ===
रैंप फ़ंक्शन अंतर समीकरण को संतुष्ट करता है:
रैम्प फलन अंतर समीकरण को संतुष्ट करता है:
<math display="block"> \frac{d^2}{dx^2} R(x - x_0) = \delta(x - x_0), </math>
<math display="block"> \frac{d^2}{dx^2} R(x - x_0) = \delta(x - x_0), </math>
कहाँ {{math|''δ''(''x'')}} [[डिराक डेल्टा]] है। इस का मतलब है कि {{math|''R''(''x'')}} दूसरे डेरिवेटिव ऑपरेटर के लिए ग्रीन का कार्य है। इस प्रकार, कोई भी कार्य, {{math|''f''(''x'')}}, एक पूर्णांक द्वितीय व्युत्पन्न के साथ, {{math|''f''″(''x'')}}, समीकरण को संतुष्ट करेगा:
जहाँ {{math|''δ''(''x'')}} [[डिराक डेल्टा]] है। इस का तात्पर्य है कि {{math|''R''(''x'')}} दूसरे डेरिवेटिव ऑपरेटर के लिए ग्रीन का फलन है। इस प्रकार, कोई भी फलन, {{math|''f''(''x'')}}, एक पूर्णांक द्वितीय व्युत्पन्न के साथ, {{math|''f''″(''x'')}}, समीकरण को संतुष्ट करेगा:
<math display="block"> f(x) = f(a) + (x-a) f'(a) + \int_{a}^b R(x - s) f''(s) \,ds \quad \mbox{for }a < x < b .</math>
<math display="block"> f(x) = f(a) + (x-a) f'(a) + \int_{a}^b R(x - s) f''(s) \,ds \quad \mbox{for }a < x < b .</math>
=== [[फूरियर रूपांतरण]] ===
=== [[फूरियर रूपांतरण]] ===
<math display="block"> \mathcal{F}\big\{ R(x) \big\}(f) = \int_{-\infty}^{\infty} R(x) e^{-2\pi ifx} \, dx = \frac{i\delta '(f)}{4\pi}-\frac{1}{4 \pi^2 f^2}, </math>
<math display="block"> \mathcal{F}\big\{ R(x) \big\}(f) = \int_{-\infty}^{\infty} R(x) e^{-2\pi ifx} \, dx = \frac{i\delta '(f)}{4\pi}-\frac{1}{4 \pi^2 f^2}, </math>
कहाँ {{math|''δ''(''x'')}} डिराक डेल्टा है (इस सूत्र में, इसका व्युत्पन्न प्रकट होता है)।
जहाँ {{math|''δ''(''x'')}} डिराक डेल्टा है (इस सूत्र में, इसका व्युत्पन्न प्रकट होता है)।


=== [[लाप्लास रूपांतरण]] ===
=== [[लाप्लास रूपांतरण]] ===
एक तरफा लाप्लास का रूपांतरण {{math|''R''(''x'')}} इस प्रकार दिया गया है,<ref>{{Cite web| url=https://lpsa.swarthmore.edu/LaplaceXform/FwdLaplace/LaplaceFuncs.html#Ramp| title=कार्यों का लाप्लास रूपांतरण| website=lpsa.swarthmore.edu |access-date=2019-04-05}}</ref>
एक तरफा लाप्लास का रूपांतरण {{math|''R''(''x'')}} इस प्रकार दिया गया है,<ref>{{Cite web| url=https://lpsa.swarthmore.edu/LaplaceXform/FwdLaplace/LaplaceFuncs.html#Ramp| title=कार्यों का लाप्लास रूपांतरण| website=lpsa.swarthmore.edu |access-date=2019-04-05}}</ref>
<math display="block"> \mathcal{L}\big\{R(x)\big\} (s) = \int_{0}^{\infty} e^{-sx}R(x)dx = \frac{1}{s^2}. </math>
<math display="block"> \mathcal{L}\big\{R(x)\big\} (s) = \int_{0}^{\infty} e^{-sx}R(x)dx = \frac{1}{s^2}. </math>
== बीजगणितीय गुण ==
== बीजगणितीय गुण ==


=== पुनरावृत्ति आक्रमण ===
=== पुनरावृत्ति आक्रमण ===
रैंप मैपिंग का प्रत्येक पुनरावृत्त कार्य स्वयं ही है
रैम्प मैपिंग का प्रत्येक पुनरावृत्त फलन स्वयं ही है
<math display="block"> R \big( R(x) \big) = R(x) .</math>
<math display="block"> R \big( R(x) \big) = R(x) .</math>
{{math proof | proof =
{{math proof | proof =
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== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
* टोबिट मॉडल<!-- Models non-negative output as ramp function of a latent variable. -->
* टोबिट मॉडल
 
 
== संदर्भ ==
== संदर्भ ==
{{Reflist}}
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[[Category: वास्तविक विश्लेषण]] [[Category: विशेष कार्य]]


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Latest revision as of 15:00, 14 July 2023

रैम्प फलन एक एकात्मक फलन वास्तविक फलन है, जिसका का ग्राफ़ रैम्प के आकार का होता है। इसे कई परिभाषाओं द्वारा व्यक्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए ऋणात्मक इनपुट के लिए 0, आउटपुट गैर-ऋणात्मक इ नपुट के लिए इनपुट के बराबर है। रैम्प शब्द का उपयोग स्केलिंग और स्थानांतरण द्वारा प्राप्त अन्य कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, और इस लेख में फलन यूनिट रैम्प फलन (ढलान 1, 0 से प्रारम्भ) है।

गणित में, 'रैम्प'' फलन को धनात्मक भाग के रूप में भी जाना जाता है।

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रैम्प फलन के एक फलन का ग्राफ़

यंत्र अधिगम में, इसे सामान्यतः रेक्टिफायर_(न्यूरल_नेटवर्क्स) 'ReLU सक्रियण फलन के रूप में जाना जाता है[1][2] या विद्युत अभियन्त्रण में अर्ध तरंग दिष्टकरण के अनुरूप एक रेक्टिफायर (परिशोधक) है। आँकड़ों में (जब संभाविता फलन के रूप में उपयोग किया जाता है) इसे टोबिट मॉडल के रूप में जाना जाता है।

इस फलन में गणित और इंजीनियरिंग में कई अनुप्रयोग हैं, और संदर्भ के आधार पर विभिन्न नामों से जाना जाता है। रैम्प फलन के परिशोधक_ (तंत्रिका_नेटवर्क) # अन्य_गैर-रैखिक_वेरिएंट हैं।

परिभाषाएँ

रैम्प फलन (R(x) : RR0+) विश्लेषणात्मक रूप से कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है। संभावित परिभाषाएँ हैं:

  • खंडशः फलन
  • मैक्सिमा और मिनिमा: अधिकतम फलन
  • एक स्वतंत्र चर और उसके निरपेक्ष मूल्य का अंकगणितीय माध्य (एकता ढाल और उसके मापांक के साथ एक सीधी रेखा है):
    यह निम्नलिखित परिभाषा को ध्यान में रखते हुए प्राप्त किया जा सकता है max(a, b),
    जिसके लिए a = x और b = 0
  • हैवीसाइड स्टेप फलन को एकता ग्रेडिएंट के साथ एक सीधी रेखा से गुणा किया जाता है:
  • खुद के साथ हीविसाइड स्टेप फलन का कनवल्शन:
  • हैविसाइड स्टेप फलन का अभिन्न अंग:[3]
  • मैकाले कोष्ठक:
  • पहचान फलन के ऋणात्मक और ऋणात्मक भाग:

अनुप्रयोग

रैम्प फलन में इंजीनियरिंग में कई अनुप्रयोग हैं, जैसे किअंकीय संकेत प्रक्रिया के सिद्धांत में हैं।

File:Long call option.svg
अदायगी और कॉल विकल्प खरीदने से मुनाफा।

वित्त में, कॉल विकल्प का भुगतान एक रैम्प (स्ट्राइक प्राइस द्वारा स्थानांतरित) है। रैम्प को क्षैतिज रूप से फ़्लिप करने से एक पुट विकल्प प्राप्त होता है, जबकि लंबवत रूप से फ़्लिप करना (ऋणात्मक लेना) एक विकल्प को बेचने या ''छोटा'' करने से मेल खाता है। वित्त में, आकार को ''हाँकी स्टिक'' के समान होने के कारण व्यापक रूप से आइस हॉकी स्टिक कहा जाता है।

x=3.1 पर एक गांठ के साथ बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन स्प्लाइ हिंज फलन की एक मिरर की गई जोड़ी

आँकड़ों में, बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन splines # बहुभिन्नरूपी अनुकूली प्रतिगमन splines (MARS) के काज कार्य रैम्प हैं, और प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

विश्लेषणात्मक गुण

गैर-नकारात्मकता

किसी फलन के पूरे क्षेत्र में फलन गैर-ऋणात्मक होता है, इसलिए इसका निरपेक्ष मान स्वयं ही होता है, अर्थात

और

Proof

by the mean of definition 2, it is non-negative in the first quarter, and zero in the second; so everywhere it is non-negative.

परिभाषा 2 के अनुसार, यह पहली तिमाही में गैर-ऋणात्मक है, और दूसरी में शून्य है; इसलिए हर जगह यह गैर-ऋणात्मक है।

व्युत्पन्न

इसका व्युत्पन्न हीविसाइड स्टेप फलन है:

दूसरा व्युत्पन्न

रैम्प फलन अंतर समीकरण को संतुष्ट करता है:

जहाँ δ(x) डिराक डेल्टा है। इस का तात्पर्य है कि R(x) दूसरे डेरिवेटिव ऑपरेटर के लिए ग्रीन का फलन है। इस प्रकार, कोई भी फलन, f(x), एक पूर्णांक द्वितीय व्युत्पन्न के साथ, f″(x), समीकरण को संतुष्ट करेगा:

फूरियर रूपांतरण

जहाँ δ(x) डिराक डेल्टा है (इस सूत्र में, इसका व्युत्पन्न प्रकट होता है)।

लाप्लास रूपांतरण

एक तरफा लाप्लास का रूपांतरण R(x) इस प्रकार दिया गया है,[4]

बीजगणितीय गुण

पुनरावृत्ति आक्रमण

रैम्प मैपिंग का प्रत्येक पुनरावृत्त फलन स्वयं ही है

Proof

This applies the non-negative property.

यह भी देखें

  • टोबिट मॉडल

संदर्भ

  1. Brownlee, Jason (8 January 2019). "परिशोधित रेखीय इकाई (ReLU) का एक सौम्य परिचय". Machine Learning Mastery. Retrieved 8 April 2021.
  2. Liu, Danqing (30 November 2017). "ReLU के लिए एक प्रैक्टिकल गाइड". Medium (in English). Retrieved 8 April 2021.
  3. Weisstein, Eric W. "Ramp Function". MathWorld.
  4. "कार्यों का लाप्लास रूपांतरण". lpsa.swarthmore.edu. Retrieved 2019-04-05.