Электронный архив
Method of Selecting an Optimal Activation Function in Perceptron for Recognition of Simple Objects
- Главная
- →
- Научные публикации в Scopus
- →
- Публикации сотрудников КФУ Scopus
- →
- Просмотр элемента
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Показать сокращенную информацию
| dc.date.accessioned | 2019-01-22T20:56:12Z | |
| dc.date.available | 2019-01-22T20:56:12Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/149506 | |
| dc.description.abstract | © 2018 IEEE. Artificial feedforward neural networks for simple objects recognition of different configurations are considered. The novel family of activation functions for neural networks intended for objects recognition is proposed. The method of selecting an optimal activation function from this family is presented. The results on performance evaluation of the activation functions at recognition of handwritten digits are obtained. | |
| dc.title | Method of Selecting an Optimal Activation Function in Perceptron for Recognition of Simple Objects | |
| dc.type | Conference Paper | |
| dc.collection | Публикации сотрудников КФУ | |
| dc.source.id | SCOPUS-2018-SID85057993018 |
Файлы в этом документе
Данный элемент включен в следующие коллекции
-
Публикации сотрудников КФУ Scopus [24551]
Коллекция содержит публикации сотрудников Казанского федерального (до 2010 года Казанского государственного) университета, проиндексированные в БД Scopus, начиная с 1970г.