摘要
提出一种激活函数可调的新神经元模型 (tunableactivationfunction ,简记为TAF)模型 ,并给出这类模型的一般形式 .该模型用于多层前向神经网络MFNN时 ,其激活函数可借类似BP算法进行训练而求得 .通过几个具体例子给出了对激活函数进行训练的算法 .试验结果表明 ,采用TAF模型的多层前向神经网络的网络容量和性能 ,优于采用通常M
出处
《中国科学（E辑）》
CSCD
北大核心
2001年第3期263-272,共10页
Science in China(Series E)
基金
国家自然科学基金资助项目 (批准号 :6 98310 30
6 970 5 0 0 1)
