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【2h】

Stochastic Activation Function Layers for Convolutional Neural Networks

机译：用于卷积神经网络的随机激活功能层

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作者
Loris Nanni; Alessandra Lumini; Stefano Ghidoni; Gianluca Maguolo;
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年度 2020
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1. Ensemble of convolutional neural networks trained with different activation functions [J] . Maguolo Gianluca, Nanni Loris, Ghidoni Stefano Expert systems with applications . 2021,第Mara期

机译：卷积神经网络的集合，具有不同的激活功能
2. PFLU and FPFLU: Two novel non-monotonic activation functions in convolutional neural networks [J] . Zhu Meng, Min Weidong, Wang Qi, Neurocomputing . 2021,第Mara14期

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3. Integration of residual network and convolutional neural network along with various activation functions and global pooling for time series classification [J] . Zou Xiaowu, Wang Zidong, Li Qi, Neurocomputing . 2019,第Nova20期

机译：残差网络和卷积神经网络以及各种激活函数和全局池的集成，用于时间序列分类
4. Analysis of Nonlinear Activation Functions for Classification Tasks Using Convolutional Neural Networks [C] . Aman Dureja, Payal Pahwa International conference on manufacturing advanced computing, renewable energy and communication . 2019

机译：卷积神经网络分类任务的非线性激活功能分析
5. The Effect of a Missing at Random Missing Data Mechanism on a Single Layer Artificial Neural Network with a Sigmoidal Activation Function and the Use of Multiple Imputation as a Correction. [D] . Dick, Taron. 2017

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6. Stochastic Selection of Activation Layers for Convolutional Neural Networks [O] . Loris Nanni, Alessandra Lumini, Stefano Ghidoni, 2020

机译：卷积神经网络激活层的随机选择
7. Hardware-Driven Nonlinear Activation for Stochastic Computing Based Deep Convolutional Neural Networks [O] . Li, Ji, Yuan, Zihao, Li, Zhe, 2017

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