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【2h】

Comparison of ReLU and linear saturated activation functions in neural network for universal approximation

机译：通用近似神经网络中Relu和线性饱和激活功能的比较

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Dominik Stursa; Petr Dolezel;
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年度 2019
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2. A comparison of deep networks with ReLU activation function and linear spline-type methods [J] . Eckle Konstantin, Schmidt-Hieber Johannes Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society . 2019,第期

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3. Optimal approximation of piecewise smooth functions using deep ReLU neural networks [J] . Petersen Philipp, Voigtlaender Felix Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society . 2018,第期

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5. Orthonormal activation function-based neural networks for adaptive control of nonlinear systems. [D] . Shukla, Deepak. 1996

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6. Fast Approximations of Activation Functions in Deep Neural Networks when using Posit Arithmetic [O] . Marco Cococcioni, Federico Rossi, Emanuele Ruffaldi, 2020

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7. Optimal approximation of piecewise smooth functions using deep ReLU neural networks [O] . Petersen, Philipp, Voigtlaender, Felix 2018

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