文献

J-GLOBAL ID：201702271145648308   整理番号：17A1712595

畳込み神経回路網における適応活性化関数【Powered by NICT】

Adaptive activation functions in convolutional neural networks

著者 (5件)： Qian Sheng (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong, PR China) ,  Liu Hua (Department of Computer Science, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong, PR China) ,  Liu Cheng (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong, PR China) ,  Wu Si (Department of Computer Science, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong, PR China) ,  Wong Hau San (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 272  ページ： 204-212  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 活性化機能は,深い畳込みニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たす。本研究では,データ駆動方法で基本的な活性化関数を組み合わせることを介した学習活性化関数に焦点を当てた。活性化関数を学習し,入力に適応できることが活性化操作を可能にする三つの戦略を調べた。最初に基本的な活性化関数を線形および非線形に二つの戦略を調べた。は,さらに基本的な活性化関数は階層的統合の方法で結合される戦略を研究した。実験により,提案した活性化関数は,様々な規模を有するベンチマーク上でReLUとその変異体よりも優れた性能をもたらすことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  *神経回路網 ,  *畳込み ,  学習 ,  ベンチマーク ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： データ駆動 ,  *活性化関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  活性化関数学習 ,  適応活性化 ,  階層的活性化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  神経回路網 ,  適応 ,  活性化関数