文献

J-GLOBAL ID：201802243441447654   整理番号：18A1304551

人工神経回路網における活性化関数の比較【JST・京大機械翻訳】

A comparison of activation functions in artificial neural networks

著者 (2件)： Bircanoglu Cenk (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Bahc,es,ehir Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye) ,  Arica Nafiz (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Bahc,ess,ehir Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,回帰および分類性能に及ぼす人工ニューラルネットワーク(ANN)における活性化関数(AF)の影響を比較した。比較において,試験データにおける成功率と訓練の継続時間を両方の問題に対して評価した。全部で11のAF機能,文献で一般的に使用される10のAFと本研究で提案された二乗関数を,7つの異なるデータセット,回帰のための2つと分類のための5つを用いて比較した。各データセットに対して最も適切と考えられる3つの異なるANNアーキテクチャを実験に用いた。全部で231の異なる訓練手順の結果として,Afsの効果を異なるデータセットとアーキテクチャに対して調べた。同様に,訓練時間に及ぼすAFの影響を異なるデータセットに対して示した。実験では,ReLUが一般的な目的で最も成功したAFであることを示した。ReLUに加えて,二乗関数は画像データセットにおいてより良い結果を与える。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 継続時間 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 画像データ ,  成功率 ,  試験データ ,  *活性化関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人工神経回路網 ,  活性化関数