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Sigmoid और Softmax फंक्शन

डीप लर्निंग में sigmoid और softmax फंक्शन प्रमुख activation फंक्शन हैं, जिन्हें अक्सर न्यूरल नेटवर्क के अंतिम चरण में उपयोग किया जाता है.

  • Sigmoid बाइनरी क्लासिफिकेशन के लिए होता है
  • Softmax मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन के लिए होता है

नेटवर्क से मिले pre-activation आउटपुट टेन्सर पर उपयुक्त activation फंक्शन लागू करें ताकि अंतिम आउटपुट प्राप्त हो सके.

torch.nn पहले से nn नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

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PyTorch के साथ Deep Learning परिचय

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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input_tensor = torch.tensor([[2.4]])

# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)
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