原文服务方: 大数据时代       
摘要:
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基于激活函数四参可调的BP神经网络改进算法
神经网络
BP算法
激活函数
可调参数
基于改进贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法
贝叶斯优化
卷积神经网络
高斯过程
超参数优化
基于改进sigmoid激活函数的深度神经网络训练算法研究
深度神经网络
残差衰减
sigmoid激活函数
一种改进的基于幂线性单元的激活函数
幂线性单元
参数化激活函数
卷积神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 激活函数在CNN模型中改进算法的研究
来源期刊 大数据时代 学科
关键词 深度学习;卷积神经网络;激活函数;算法改进
年,卷(期) 2024,(6) 所属期刊栏目 跨域数据
研究方向 页码范围 46-50
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
DOI
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2024(0)
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习;卷积神经网络;激活函数;算法改进
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大数据时代
月刊
2096-255X
52-1163/G2
大16开
2016-01-01
chi
出版文献量(篇)
190
总下载数(次)
0
总被引数(次)
22
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