Aktivierungsfunktionen
Aktivierungsfunktionen sind von entscheidender Bedeutung in der Welt des Machine Learnings. Sie spielen eine zentrale Rolle dabei, die Art und […]
Aktivierungsfunktion, ML-Basics
ML-Basics
Heaviside-Funktion
Die Heaviside-Funktion kann als Aktivierungsfunktion verwendet werden und eignet sich gut für binäre Klassifizierungsaufgaben…
Aktivierungsfunktion, ML-Basics
Softmax-Funktion
Die Softmax-Funktion spielt eine zentrale Rolle im Machine Learning, insbesondere in Klassifikationsproblemen. Sie wird in neuronalen Netzen als Aktivierungsfunktion in
Aktivierungsfunktion, ML-Basics
Rectified Linear Unit (ReLU)
Die ReLU-Funktion, kurz für “Rectified Linear Unit”, ist eine der am häufigsten verwendeten Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzwerken, insbesondere im Deep
ML-Basics, Natural Language Processing
Best Matching 25 (BM25)
Best Matching 25 (BM25) ist ein Ranking-Algorithmus, der verwendet wird, um Dokumente nach ihrer Relevanz für eine Suchanfrage zu bewerten.
Kosinus-Ähnlichkeit
Die Kosinus-Ähnlichkeit misst den Winkel zwischen zwei Vektoren im n-dimensionalen Raum und gibt an, wie ähnlich sie sich in ihrer
ML-Basics, Natural Language Processing
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF steht für Term Frequency-Inverse Document Frequency. Es ist eine statistische Methode, die zum Beispiel zur Verbesserung von Suchmaschinen oder
Sigmoid-Funktion
Die Sigmoid-Funktion, auch als logistische Funktion bekannt, ist eine mathematische Funktion, die eine reelle Zahl nimmt und einen Wert zwischen