Using the hermite regression formula to design a neural architecture with automatic learning of the 'hidden' activation functions

机译：使用Hermite回归公式设计具有自动学习“隐藏”激活功能的神经结构

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The value of the output function gradient of a neural network, calculated in the training points, plays an essential role for its generalization capability.

机译：在训练点计算的神经网络的输出函数梯度的值对其泛化能力起着重要作用。

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来源
《Congress of the Italian Association for Artificial Intelligence》|2000年||共13页
会议地点
作者
S.Gaglio; G.Pilato; F.Sorbello; G.Vassallo;
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中图分类 TP18-53;
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