Indexado em
- Genamics JournalSeek
- RefSeek
- Universidade de Hamdard
- EBSCO AZ
- OCLC- WorldCat
- publons
- Euro Pub
- Google Scholar
Links Úteis
Compartilhe esta página
Folheto de jornal
Periódicos de Acesso Aberto
- Agro e Aquicultura
- Alimentos e Nutrição
- Bioinformática e Biologia de Sistemas
- Bioquímica
- Ciência de materiais
- Ciencias ambientais
- Ciências Clínicas
- Ciências Farmacêuticas
- Ciências gerais
- Ciências Médicas
- Cuidados de enfermagem e saúde
- Engenharia
- Genética e Biologia Molecular
- Gestão de negócios
- Imunologia e Microbiologia
- Neurociência e Psicologia
- Química
Abstrato
Análise de desempenho de redes neuronais artificiais de retropropagação com diversas funções de ativação e tamanhos de rede
Hamed Hosseinzadeh*
Este artigo conduz uma análise abrangente de desempenho de Redes Neurais Artificiais de Retropropagação (BP-ANNs) utilizando várias funções de ativação. As funções de ativação desempenham um papel crucial na formação do comportamento e nas capacidades de aprendizagem das redes neuronais. Através da avaliação sistemática em diversos tamanhos de rede (número de camadas ocultas e neurónios), este estudo avalia o impacto das funções de ativação comummente empregues - como Sigmoidal, Tanh, Clog log, Aranda e outras - na velocidade de convergência e precisão do BP - RNAs. As descobertas fornecem insights empíricos essenciais para otimizar arquiteturas de inteligência artificial de redes neuronais adaptadas a aplicações e conjuntos de dados específicos.