关于前馈神经网络的激活函数与认知能力

• 作者: 吴晓红 蔡惠京
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 活化 函数 神经元件 网络
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2000.05.023

摘要

讨论了目前前馈神经网络研究中存在的一些问题 ,给出了前馈神经网络的一种数学框架.在这种框架下,提出了网络神经元激活函数的选取原则,给出了前馈神经网络认知能力的概念,证明了静态前馈神经网络的认知能力是有限的. 指出了网络的认知能力与激活函数、隐层神经元个数的选取都有关,并提出了隐层神经元个数的选取原则.最后,给出了前馈神经网络泛化能力的概念,指出前馈网络的泛化能力是有条件的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓红		4	34	4.0	4.0
2	蔡惠京		3	23	3.0	3.0