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J-GLOBAL ID：201802282544693464   整理番号：18A1840228

非線形活性化関数の深さ学習分類手法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on deep learning classification for nonlinear activation function

著者 (4件)： Yang Guoliang (江西理工大学電气工程与自動化学院,江西 gan州,341000) ,  Xu Nan (江西理工大学電气工程与自動化学院,江西 gan州,341000) ,  Li Fang (江西理工大学電气工程与自動化学院,江西 gan州,341000) ,  Gong Man (江西理工大学電气工程与自動化学院,江西 gan州,341000)
資料名： Jiangxi Ligong Daxue Xuebao  (Jiangxi Ligong Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 3  ページ： 76-83  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3243A  ISSN： 2095-3046  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 深さニューラルネットワークの活性化層として非線形指数関数を提案し,関数のパラメータを調節することにより,分類タスクにおける深層ニューラルネットワークの精度および他の性能を効果的に改善することができた。Cifar10/100データベースにおいて,最先端のアーキテクチャを用いて訓練を行い,活性化関数を交換し,この関数のパラメータを調節することにより,より良い結果を達成することができた。実験結果は,提案した非線形関数が深い学習においてより良い一般化性能をもたらすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パラメータ ,  ニューラルネットワーク ,  指数関数 ,  計算機アーキテクチャ ,  活性層 ,  *学習 ,  データベース
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  最先端 ,  ディープニューラルネットワーク ,  *活性化関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： neural network ,  activation ,  exponential function ,  deep learning

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 非線形 ,  活性化関数 ,  学習 ,  分類 ,  手法 ,  研究