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构造一个含有参数的光滑激活函数用于深度学习神经网络,通过基于误差反向传播算法建立参数的在线修正公式,避免了梯度弥散、不光滑及过拟合等问题.与一些常用的激活函数进行对比实验结果表明,新的激活函数在多个数据集上效果均较好.
深度学习神经网络的新型自适应激活函数
【摘 要】
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构造一个含有参数的光滑激活函数用于深度学习神经网络,通过基于误差反向传播算法建立参数的在线修正公式,避免了梯度弥散、不光滑及过拟合等问题.与一些常用的激活函数进行
【机 构】
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吉林大学数学学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11372117;J1310022);吉林省科技发展计划项目(批准号:2017C028-1)
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