In this work, we propose an interesting method that aims to approximate an activation function over some domain by polynomials of the presupposing low degree. The main idea behind this method can be seen as an extension of the ordinary least square method and includes the gradient of activation function into the cost function to minimize.


翻译:在这项工作中,我们提出了一种有趣的方法,目的是通过预设的低度多位数来将某些领域的激活功能近似于某个领域的激活功能。 这种方法背后的主要理念可以被视为普通最低平方法的延伸,并将激活功能的梯度纳入成本功能,以最大限度地降低成本功能。

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在人工神经网络中,给定一个输入或一组输入,节点的激活函数定义该节点的输出。一个标准集成电路可以看作是一个由激活函数组成的数字网络,根据输入的不同,激活函数可以是开(1)或关(0)。这类似于神经网络中的线性感知器的行为。然而,只有非线性激活函数允许这样的网络只使用少量的节点来计算重要问题,并且这样的激活函数被称为非线性。
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