Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Анализ производительности искусственных нейронных сетей обратного распространения с различными функциями активации и размерами сетей

Хамед Хоссейнзаде*

В этой статье проводится комплексный анализ производительности искусственных нейронных сетей обратного распространения (BP-ANN), использующих различные функции активации. Функции активации играют решающую роль в формировании поведения и возможностей обучения нейронных сетей. С помощью систематической оценки в сетях разных размеров (количество скрытых слоев и нейронов) в этом исследовании оценивается влияние обычно используемых функций активации, таких как Sigmoidal, Tanh, Clog log, Aranda и других, на скорость сходимости и точность BP-ANN. Результаты дают эмпирические знания, необходимые для оптимизации архитектур искусственного интеллекта нейронных сетей, адаптированных к конкретным приложениям и наборам данных.