【摘 要】
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本文通过对多层前向网络(MLFNN)中隐层神经元激活函数的强迫饱和化,降低了网络输出对输入的敏感性,进而改善了网络的稳健性(Robustness)。文中给出了相关概念和理论分析,同时
【机 构】
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西南师范大学计科系,西南师范大学计科系,电子科技大学光电系 重庆 400715,重庆 400715
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本文通过对多层前向网络(MLFNN)中隐层神经元激活函数的强迫饱和化,降低了网络输出对输入的敏感性,进而改善了网络的稳健性(Robustness)。文中给出了相关概念和理论分析,同时以函数逼近问题为例进行了相应的计算机仿真,其结果证明了理论分析的正确性。
In this paper, the forced saturation of hidden layer neuron activation function in MLFNN reduces the sensitivity of network output to input and improves the network robustness. In this paper, the related concepts and theoretical analysis are given. At the same time, the corresponding computer simulation is carried out with the function approximation problem. The result proves the correctness of the theoretical analysis.
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