[发明专利]一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数方法在审
| 申请号： | 202211485315.0 | 申请日： | 2022-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN115906951A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 刘智;颜野;郑小洋 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/048 | 分类号： | G06N3/048 |
| 代理公司： | 成都东唐智宏专利代理事务所(普通合伙) 51261 | 代理人： | 晏辉 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数方法，涉及人工智能技术领域。本发明步骤如下：S1:针对特定任务数据，划分数据集为训练集、测试集；设定最大计算量MaxCal；S2：选定网络模型，初始化网络参数、激活函数结构参数K、M，数值参数C；S3：根据参数K、M、C生成勒让德(Legendre)小波，替换网络中激活函数；S4：确定结构参数K；S5：使用训练集训练模型，确定结构参数M；S6：再次使用训练集训练模型，确定数值参数C，得到最优激活函数和网络权重W。本发明通过方法的改进，能够实现自动确定激活函数的结构和参数，以此来一进步避免梯度消失、神经元死亡现象，并保留函数的非线性和可微性，提高网络准确率和收敛效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 正交 勒让德小波 学习 激活 函数 方法 | ||
【主权项】：
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