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公开(公告)号：CN116070673A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211165172.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种神经网络模型及计算机设备，包括输出层、隐含层、输入层，其中隐含层的激活函数包括：第一函数、第二函数及第三函数；第一函数、第二函数、第三函数的导函数为1且第一函数为正比例函数，第二函数、第三函数为一次函数。通过在神经网络模型中提供了零中心、单调增、斜率为1、具有奇函数特性的两种激活函数，消除了当前典型激活函数导数小于1或大于1导致的梯度消失和梯度爆炸现象，以及输入为0时神经元的死亡现象，从激活函数的角度解决了深度神经网络的长时依赖问题，在不同学习方向具有学习速度均衡的特点，可以应用在文字识别、图像识别、语音识别、视频识别等领域。
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