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具有非可微激活函数的神经网络性能分析
被引量：
1
1
作者
穆文全
廖晓峰
虞厥邦
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第4期377-380,共4页
神经网络已广泛应用于各类问题，然而ＢＰ算法要求有连续且可微的激活函数，文中提出一种用于训练非可微激活函数的神经网络学习算法。同时，利用相对熵误差测度，算法被完整地导出。实验结果表明，在解决异或问题、编码／解码问题及其...
神经网络已广泛应用于各类问题，然而ＢＰ算法要求有连续且可微的激活函数，文中提出一种用于训练非可微激活函数的神经网络学习算法。同时，利用相对熵误差测度，算法被完整地导出。实验结果表明，在解决异或问题、编码／解码问题及其补问题时，算法收敛速度非常快，收敛结果也令人满意。
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关键词
神经网络
非可微激活函数
相对熵误差测度
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职称材料
题名
具有非可微激活函数的神经网络性能分析
被引量：
1
1
作者
穆文全
廖晓峰
虞厥邦
机构
成都电子科技大学光电子技术系
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第4期377-380,共4页
基金
国家教委博士点基金
文摘
神经网络已广泛应用于各类问题，然而ＢＰ算法要求有连续且可微的激活函数，文中提出一种用于训练非可微激活函数的神经网络学习算法。同时，利用相对熵误差测度，算法被完整地导出。实验结果表明，在解决异或问题、编码／解码问题及其补问题时，算法收敛速度非常快，收敛结果也令人满意。
关键词
神经网络
非可微激活函数
相对熵误差测度
Keywords
neural network
activation function
non- differentiable activation function
relative entropy error measure
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有非可微激活函数的神经网络性能分析
穆文全
廖晓峰
虞厥邦
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996
1
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