基于改进激活函数的卷积神经网络研究OACSTPCD
Research on Convolutional Neural Network Based on Improved Activation Function
卷积神经网络是对于人脑的高度抽象,它是深度学习的重要组成部分.对于卷积神经网络的研究,一方面有助于更准确地进行图像的分类与识别,另一方面,有助于人类更真实地模拟人脑,为人工智能的发展指明了方向.分析比较了Sigmoid、Tanh、ReLu、Softplus4种激活函数的优缺点.结合ReLu和Softplus两种激活函数的优点,设计并构造了一种分段激活函数.最后,基于Theano框架和这5种激活函数,分别构建了5种卷积神经网络,并对Cifar-10…查看全部>>
Convolutional neural network is a high degree of abstraction to the human brain and an important part of deep learning. For re-search on it,on the one hand,it is helpful for a more accurate image classification and recognition. On the other hand,the human brain can be more truly simulated,which points out the direction for the development of artificial intelligence. First the advantages and disadvanta-ges of four kinds of activation functions such as Sigmoid…查看全部>>
曲之琳;胡晓飞
南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003
信息技术与安全科学
卷积神经网络深度学习人工智能激活函数
convolutional neural networkdeep learningartificial intelligenceactivation function
《计算机技术与发展》 2017 (12)
基于去趋势互相关和符号转移熵的心脑电耦合研究
77-80,4
国家自然科学基金资助项目(61271082)江苏省重点研发计划(BE2015700)江苏省自然科学基金(BK20141432)
评论