Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях

Публікація:
Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях

dc.contributor.author	Слепанская, В. Д.
dc.date.accessioned	2023-02-28T20:48:44Z
dc.date.available	2023-02-28T20:48:44Z
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	In this paper the modification of PReLU used in Deep Neural Networks (DNN) is proposed. This modification called Adaptive Parametric Rectifier Linear Unit (AdPReLU) tunes both synaptic weights of neuron and parameters of activation function that permits to accelerate the learning process of DNN in whole and to reduce the amount of network`s hidden layers. The proposed AdPReLU is generalization of activation functions usually used in known DNN.
dc.identifier.citation	Слепанская В. Д. Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях / В. Д. Слепанская // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 23 Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2019 р. – Харків : ХНУРЕ, 2019. – Т. 6. – С. 33–34.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/22215
dc.language.iso	other
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication