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J-GLOBAL ID：202102226912255491   整理番号：21A0165677

深層学習における勾配等化に基づく活性化関数の近似フィッティング法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Approximate Fitting Method of Activation Function Based on Gradient Equalization in Deep Learning

著者 (3件)： Wang Zhichen (Jiangnan Institute of Computing Technology, Wuxi, Jiangsu, 214083, CHINA) ,  Wang Zhichen (Officers College of PAP, Chengdu, Sichuan, 610213, CHINA) ,  Li Hongliang (Jiangnan Institute of Computing Technology, Wuxi, Jiangsu, 214083, CHINA)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1693  号： 1  ページ： 012123 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 活性化機能は,ニューラルネットワークモデルにおいて重要な役割を果たす。ニューラルネットワークは,活性化関数による非線形性を導入することによって,より複雑な状況を表現できる。本論文では,勾配バイセクションに基づく活性化関数の近似フィッティング法を提案した。アルゴリズムは活性化関数曲線によく適合できる。Youは,yourコンピュータの貯蔵のためにより少ない空間を使用する。実験を通して,記憶容量は従来の近似フィッティング法と比較して1回短縮できるが,モデルの精度は影響されない。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶容量 ,  ニューラルネットワーク ,  *近似法 ,  *等化 ,  非線形性 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *活性化関数 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  勾配 ,  等化 ,  活性化関数 ,  近似 ,  フィッティング ,  研究