【摘 要】
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当前人工神经网络虽然在图像识别等方面媲美人脑,但因其所采用的激活函数ReLU和Softplus等只是对生物神经元输出响应特性的高度简化与模拟,使其在抗噪性、不确定性信息处理及
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2016A030313713);广东省交通运输厅科技项目(科技-2016-02-030);广东省科技计划项目(2013B040500008)资助
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当前人工神经网络虽然在图像识别等方面媲美人脑,但因其所采用的激活函数ReLU和Softplus等只是对生物神经元输出响应特性的高度简化与模拟,使其在抗噪性、不确定性信息处理及功耗等方面与人脑仍存在巨大差距。通过分析生物神经元仿真实验,以其响应特性为基础,引入反映每个神经元随机性的参数η,构建出一种具有生物真实性的强抗噪性激活函数Rand Softplus。最后将该激活函数应用于深度残差网络,并基于人脸表情数据集对其进行验证。结果表明,在输入无噪声或具有少量噪声时,文中提出的激活函数与当前主流激活函数的识别
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