变参数激活函数可调神经元数学模型  

Variable Tunable Activation Function Neuron Mathematical Models

作　　者：戴祯杰[1] 周永权[2] 

机构地区：[1]广西教育学院数学与计算机科学系,南宁市建政路530023 [2]广西民族学院计算机与信息科学学院,南宁市大学路80号530006

出　　处：《广西科学》2004年第1期16-19,共4页Guangxi Sciences

基　　金：广西自然科学基金资助项目 [桂科基 0 14 10 3 4];广西高校百名中青年学科带头人资助项目

摘　　要：提出一种能同时模拟包括 M- P与 TAF神经元在内的各种神经元通用的新数学模型 ,给出这种模型的一般形式 .该模型不但连接权值可调节 ,而且激活函数可根据实际问题动态地选取。激活函数加入参数后 ,即成为变参数激活函数 ,大大地增强神经网络的灵活性 .A new kind of variable tunable activation function neuron mathematical model is designed,and the general form of variable tunable activation function is given.This form is different from M-P model,and the link weights is tunable.Since the variable tunable activation functions can be choosed randomly,so the non-linear capacity of neural networks could be improved.Finally,several given XOR problem examples show that the proposed new neuron mathematical model is effective and practical.

关 键 词：神经元数学模型 激活函数 变参数 XOR问题 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]