【摘 要】
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提出一种激活函数可调的新神经元模型 (tunableactivationfunction ,简记为TAF)模型 ,并给出这类模型的一般形式 .该模型用于多层前向神经网络MFNN时 ,其激活函数可借类似BP
【机 构】
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清华大学电子工程系!北京100084,清华大学电子工程系!北京100084
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提出一种激活函数可调的新神经元模型 (tunableactivationfunction ,简记为TAF)模型 ,并给出这类模型的一般形式 .该模型用于多层前向神经网络MFNN时 ,其激活函数可借类似BP算法进行训练而求得 .通过几个具体例子给出了对激活函数进行训练的算法 .试验结果表明 ,采用TAF模型的多层前向神经网络的网络容量和性能 ,优于采用通常M P模型的网络
A new tunable activation function (TAF) model with adjustable activation function is proposed, and a general form of such a model is given. When the model is used in MFNN with multi-layer feedforward neural networks, its activation function can be Similar to the BP algorithm for training and obtained.Through some concrete examples, the algorithm of training the activation function is given.The experimental results show that the network capacity and performance of multi-layer forward neural network using TAF model is better than that of normal MP Network of models
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