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以典型的前馈网络设计为例,对网络学习中神经元激活函数类型优化的重要性做了进一步的探讨.理论分析和实际算例显示:神经元激活函数类型相当于信号分解中的基函数,如果不对它进行优化,就不能获得理想的泛化性能,特别是外推泛化性能.
优化神经元激活函数类型的重要性
【摘 要】
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以典型的前馈网络设计为例,对网络学习中神经元激活函数类型优化的重要性做了进一步的探讨.理论分析和实际算例显示:神经元激活函数类型相当于信号分解中的基函数,如果不对它
【机 构】
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南京大学
【出 处】
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济南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年3期
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