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函数的温度参数对人工神经网络的影响

Effect of thermo-parameter in sigmoid function on ANN

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【作者】 李刚段东兴尼俊红张南雨

【Author】 LI Gang, DUAN Dong-xing, NI Jun-hong, ZHANG Nan-yu (Department of Computer Science, Chongqing University of Post and Tele., Chongqing 400065, China;Department of Electronic and Communication Engineering, North China Electric Power University, Baoding 0710

【机构】 重庆邮电学院计算机系华北电力大学电子与通信工程系重庆邮电学院计算机系 重庆400065河北保定 071003重庆400065

【摘要】 对人工神经网络的激励函数作了一些研究。用遗传算法优化各神经元Sigmoid函数的温度参数来解决‘异或’问题,取得良好效果。在大量试验基础上总结了一些规律。表明了激励函数对于网络学习性能的重要作用。

【Abstract】 Researches on activation function of artificial neural network are conducted. The method uses the GA to optimize the thermo-parameters of each neuron. By using this method tosolve the ’XOR’ problem, better performance is achieved. Some conclusions are drawn through experiments. All of these indicate the importance of activation function to ANN’s learning ability.

  • 【文献出处】 华北电力大学学报 ,Journal of North China Electric Power University , 编辑部邮箱 ,2002年02期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】39
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