Název:
Learning of Multilayer Perceptrons with Piecewise-Linear Activation Functions
Překlad názvu:
Učení vícevrstvých perceptronů s po částech lineárními aktivačními funkcemi
Autoři:
Kozub, P. ; Holeňa, Martin Typ dokumentu: Příspěvky z konference Konference/Akce: MIS 2008. Malý informatický seminář /25./, Josefův důl (CZ), 2008-01-12 / 2008-01-19
Rok:
2008
Jazyk:
eng
Abstrakt: [eng][cze] This paper presents an overview of the techniques used to solve constrained optimization problems using evolutionary algorithms. The construction of the fitness function together with the handling of feasible and infeasible individuals is discussed. Approaches using penalty functions, special representations, repair algorithms, methods based on separation of objective and constraints and multiobjective techniques are mentioned.Článek diskutuje dva přístupy k učení vícevrstvých perceptronů s po částech lineárními aktivačními funkcemi. První byl navržen specificky pro sítě tohoto typu. Druhý je založen na částech lineární aproximaci sítě s hladkými aktivačními funkcemi.
Klíčová slova:
activation functions; artificial neural networks; constrained optimization; function approximation; multilayer perceptrons Číslo projektu: CEZ:AV0Z10300504 (CEP), GA201/08/0802 (CEP), GA201/08/1744 (CEP) Poskytovatel projektu: GA ČR, GA ČR Zdrojový dokument: MIS 2008, ISBN 978-80-7378-076-0
Instituce: Ústav informatiky AV ČR
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Dokument je dostupný v příslušném ústavu Akademie věd ČR. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0169591