具有非可微激活函数的神经网络性能分析

被引：1

作者：

穆文全，廖晓峰，虞厥邦

机构：

[1] 成都电子科技大学光电子技术系

来源：

关键词：

神经网络，激活函数，非可微激活函数，相对熵误差测度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

神经网络已广泛应用于各类问题，然而ＢＰ算法要求有连续且可微的激活函数，文中提出一种用于训练非可微激活函数的神经网络学习算法。同时，利用相对熵误差测度，算法被完整地导出。实验结果表明，在解决异或问题、编码／解码问题及其补问题时，算法收敛速度非常快，收敛结果也令人满意。

引用

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