1) Trainable Activation Function
激活函数可调
1.
Trainable Activation Function RBF Neural Networks Model
激活函数可调的RBF神经网络模型
2) 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。
3) tunable activation neural networks
激活函数可调的神经网络
4) 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
5) 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。
6) Autotuning sigmoidal function
可调Sigmoidal函数
补充资料：激活
激活
activation
激活(activation)心理生理学的一个概念，指交感神经活动兴奋占优势时人的各种生理表现。例如，脑电波由Q节律变成低幅快波的p节律、肌电值增大、皮肤电流量增大、心率和血液增加、呼吸加快加深。引起激活状态的刺激可以是声、光、电、触、味等物理化学刺激，也可以是激动的思想。脑干网状结构在激活中起着重要作用。它不仅把外周传入的神经冲动传送到皮层，引起皮层的激活;也使丘脑和其他自主中心改变原来的兴奋闽。内分泌腺与激活也有关系，例如，肾上腺髓质分泌的肾上腺素使网状结构的活动得以维持，从而使皮层处于激活状态。’肾上腺素的分泌也支持自主神经系统和中枢神经系统的活动。下丘脑在激活活动中也起重要作用。坎农(eanon，w.B.)称激活为“或战或逃”反应，或“能量的动员”。 (杨立能撰梁宝勇审)
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参考词条