基于激活函数四参可调的BP神经网络改进算法

• 作者: 孙兴波 李恩玉 杨平先
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 神经网络 BP算法 激活函数 可调参数
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为改善BP神经网络的性能,以标准Sigmoidal函数为基础,提出了一种四参数可调的激活函数模型.在学习过程中,它能同时对激活函数的陡度、位置及映射范围进行调节,具有更强的非线性映射能力.并推导出其在BP神经网络中的学习算法.仿真结果显示,改进后的激活函数与传统的标准Sigmoidal函数相比,收敛速度能提高10倍以上,收敛精度误差可减小到传统误差的0.4%以下,而且可以有效地减少隐层的结点数,学习能力可得到较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨平先	四川理工学院电子与信息工程系	63	298	10.0	14.0
2	孙兴波	四川理工学院电子与信息工程系	41	193	7.0	12.0
3	李恩玉	四川理工学院电子与信息工程系	3	51	2.0	3.0