具有非可微激活函数的神经网络性能分析

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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/解码问题又其补问题时,算法收敛速度非常快,收敛结果也令人满意。
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