{"conversations": [{"from": "human", "value": "Neuro artifizialek zergatik erabiltzen dute muga bat?"}, {"from": "gpt", "value": "Hau alderdiak sartzea garrantzitsua da, modeloak muga-balioak doitzeko aukera ematen duelako. Adibidez, neurona bat ReLU aktibazio-funtzioarekin kontuan hartuz, neuron honek bere aktibazio-funtzioaren eremu lauan irteerak edukitzea, edo ez soilik sarrerako bektore aldaezin-baldintza baten mende egotea, zeina ez baita egiazkoa alde-erakusle baten aurrean. Horregatik ikus dezakegu neuronen linealtasuna ez dela hedagarria, adibidez, eta neurona okertuak irizpide objektiboagoak ikas ditzakeela, \"nire sarrera\"ren konbinazio honek 3 baino handiagoa izan dezakeela, eta ez bakarrik nire irizpide neurnasen arteko lotura honek, \"lehen mailakoak\" bezala, baldin eta bektore hau ez bada aldatzen lehena baino handiagoa izango litzatekeelako."}, {"from": "human", "value": "Azalduko al didazu hori Lamanen hitzekin, neurona artifizialak ezagutzen ez dituen norbaitentzat?"}, {"from": "gpt", "value": "Neuroen artifizialak, ikasketa sakonean erabilitakoak bezala, giza burmuineko benetako neuronen portaera simulatzen dute. Sarrerak jasotzen dituzte, eta irteerak sortzen dituzte. Simulazio honetan, sarrerak pisutsuak dira euren konexioaren indarra neuronarekiko adierazteko, eta norabideak neuronaren joera adierazten du, nahiz eta sarrerako sarrerarik ez jaso. Neuron bat irteerara itzultzen den makina txiki bat dela pentsatu. Sarrerak irteerara konektatzeko pisuak bakarrik erabiltzen baditugu, irteerak nahikoa sendoak badira soilik sortuko luke. Hala ere, neuronek ez lukete irteerarik jasoko. Sarreraren eragin beharko lukete, eta irteerak ez luke irteera horren eragina izango. Sarreraren eragin txikia izan beharko luke. Egoeraren muga gaindituko luke. Sarreraren muga gaindituko luke. Sarreraren muga txikia bada, eta irteeraren muga gaindituko luke."}]}