1) combined activation function
组合激活函数
2) activating function
激活函数
1.
A fast method and formula for computing activating function was provided.
给出一种激活函数快速计算方法和公式 ,推导出磁刺激作用下神经纤维的 Hodgkin- Hux-ley模型 ,并建立了神经兴奋与磁刺激仪电路参数之间的联系 。
2.
A modified cable equation and an activating function are obtained to describe the response of the neuraxon under the magnetic field based on the traditional model.
在传统电缆方程基础上,增加径向电场的作用,提出了一种能够描述磁场刺激神经轴突兴奋的改进的电缆方程和激活函数,仿真结果验证了其正确性。
3.
The method to avoid local minimum and the selections of learning method, learning step length, learning samples and activating function are introduced especially.
尤其对学习方法的选择、隐层数和隐层单元数的选择、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等都作了详细的介
3) activation function
激活函数
1.
This paper presents some improvements on the convergent criterion and activation function of the traditional BP neural network algorithm,and also the measures to prevent vibration,accelerate convergence and avoid falling into local minimum.
针对传统BP(back propagetion)算法存在的缺陷,分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进,并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小。
2.
Perfect artificial neural network (ANN) learning should include the optimization of neural activation function types, and the tradition of optimizing the network weights only in ANN learning is not consistent with biology.
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。
3.
This paper studies the influence of different activation function on the speed of convergence of BP algorithm,and reaches a conclusion:The combined activation function can improve the speed of convergence of BP algorithm.
研究了不同激活函数选取对ＢＰ 网络收敛速度的影响，得出了采用组合激活函数可改善ＢＰ网络的收敛性的结论。
4) combining function
组合函数
1.
In this paper the entropy preservability of S-Box is discussed and the definitions of condition entropy and entropy preservability of nonlinear S-Box and combining function are presented.
本文讨论S-盒保熵性,提出组合函数和S-盒的条件熵、保熵性定义,并利用条件熵给出一种判定组合函数、S-盒满足k阶相关免疫的充要条件和理想保熵的条件,给出了具有理想保熵性组合函数和S-盒的一般代数表达式及其安全缺陷。
5) neuronal activation function
神经元激活函数
1.
Optimizing neuronal activation function types based on GP in constructive FNN design;
前馈网络构造性设计中基于GP实现神经元激活函数类型优化
6) variant sigmoid function
可调激活函数
1.
To overcome the shortcomings of the standard BP network,this paper proposes four improved(methods) based on adding up inertia item,which are adaptive study rate method,variant sigmoid function method and adaptive study rate with variant sigmoid function method.
针对标准BP神经网络收敛速度慢,学习精度不高的缺点,在标准BP神经网络算法中附加动量项,并以附加动量项的BP网络算法为基础,提出动量—自适应速率法,动量—可调激活函数法以及动量—自适应速率—激活函数法四种改进算法。
补充资料：组合模式或组合振动
分子式：
CAS号：
性质：在红外光谱中通常出现很多的弱吸收，组合模式或组合振动系指对应于两个或多个基本振动频率之和起源，它的弱吸收于多原子分子振动态相互作用的振子的非谐性。与基频振动及倍频所引起的吸收相比，这些吸收是比较弱的。
CAS号：
性质：在红外光谱中通常出现很多的弱吸收，组合模式或组合振动系指对应于两个或多个基本振动频率之和起源，它的弱吸收于多原子分子振动态相互作用的振子的非谐性。与基频振动及倍频所引起的吸收相比，这些吸收是比较弱的。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条