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变参数激活函数可调神经元数学模型
Variable Tunable Activation Function Neuron Mathematical Models
【摘要】 提出一种能同时模拟包括 M- P与 TAF神经元在内的各种神经元通用的新数学模型 ,给出这种模型的一般形式 .该模型不但连接权值可调节 ,而且激活函数可根据实际问题动态地选取。激活函数加入参数后 ,即成为变参数激活函数 ,大大地增强神经网络的灵活性 .
【Abstract】 A new kind of variable tunable activation function neuron mathematical model is designed,and the general form of variable tunable activation function is given.This form is different from M-P model,and the link weights is tunable.Since the variable tunable activation functions can be choosed randomly,so the non-linear capacity of neural networks could be improved.Finally,several given XOR problem examples show that the proposed new neuron mathematical model is effective and practical.
【关键词】 神经元数学模型;
激活函数;
变参数;
XOR问题;
【Key words】 neuron model; activation function; variable; XOR problem;
【Key words】 neuron model; activation function; variable; XOR problem;
【基金】 广西自然科学基金资助项目 [桂科基 0 14 10 3 4];广西高校百名中青年学科带头人资助项目
- 【文献出处】 广西科学 ,Guangxi Sciences , 编辑部邮箱 ,2004年01期
- 【分类号】O29
- 【被引频次】3
- 【下载频次】171