Функция - активация
Cтраница 3
Этого недостатка в большей степени лишена линейная ( в общем случае кусочно-линейная) функция активации, реализация которой обеспечивает невысокую вычислительную сложность. [31]
Итак, рассмотрим шаг 3 для многоуровневой сети, состоящей из нейронов с сигмоидной функцией активации. Он состоит из коррекции весов выходного слоя и коррекции весов остальных слоев. [32]
В простейших версиях ДАЛ значение константы А, выбирается большим, в результате чего функция активации приближается к простой пороговой функции. В дальнейших рассуждениях будем предполагать, что используется пороговая функция активации. [33]
 |
Зависимости функции активации. [34] |
Таким образом, плотность активации a ( t) представляет собой дифференциальную, а функция активации A ( t) - интефаль-ную характеристику процесса активации. [35]
Значения входов и выходов дискретны, и есть смысл использовать жесткую ступеньку в качестве функции активации. [36]
В моделях RBFN могут быть использованы различные способы измерения расстояния между векторами, а также функции активации нейронов скрытого слоя. [37]
Вигенд ввел фактор Q-распределения, который представляет собой отношение квадратичного и линейного членов в разложении Тейлора функции активации по степеням потенциала. [38]
Однако не существует однозначной методики выбора числа слоев и нейронов в каждом слое, а таклее функции активации. [39]
Каковы; а) энтропия активации б) константа скорости при - 25 С и в) функция активации Гиббса. [40]
Начальные значения не должны быть большими, чтобы нейроны не оказались в насыщении ( на горизонтальном участке функции активации), иначе обучение будет очень медленным. Начальные значения не должны быть и слишком малыми, чтобы выходы большей части нейронов не были равны нулю, иначе обучение также замедлится. [41]
Любая непрерывная функция на замкнутом ограниченном множестве может быть равномерно приближена функциями, вычисляемыми нейронными сетями, если функция активации нейрона дважды непрерывно дифференцируема и непрерывна. [42]
 |
Топология нейронной сети для возведения аргумента в пятую степень.| Топология нейронной сети для реализации ряда Маклорена на шесть членов. [43] |
Что же касается второго и третьего членов уравнения (7.18), то для их реализации необходимо по одному нейрону с функциями активации ф) и ф2 соответственно. Таким образом, вся подготовительная работа по синтезу схемы по уравнению (7.18) проведена. Выходы х, х2, х3, хл, х5, а также постоянный сигнал 1 необходимо подать на входы нейрона шестого слоя с коэффициентами синаптической связи а а2 а а4, а5, а0 соответственно. [44]
Следует иметь в виду, что для успешного решения реальных задач необходимо определить ряд характеристик, включая модель сети, ее размер, функцию активации, параметры обучения и набор обучающих примеров. [45]
Страницы: 1 2 3 4 5