М. В. Хачумов, Ю. Г. Емельянова, “Парабола как функция активации искусственных нейронных сетей”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2023, выпуск 2,страницы 89

Машинное обучение, нейронные сети

Парабола как функция активации искусственных нейронных сетей

М. В. Хачумов^abc, Ю. Г. Емельянова^a

^a Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Ярославская область, Россия
^b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва, Россия
^c Российский университет дружбы народов, Москва, Россия

Аннотация: Рассматриваются вопросы применения параболы и ее ветвей как нелинейности, расширяющей логические возможности искусственных нейронов. В частности, обусловлена применимость ветвей параболы для построения s-образной функции активации, пригодной для настройки нейронной сети методом обратного распространения ошибки. Продемонстрирована реализация функции XOR на двух и трех нейронах с применением предложенного подхода. Основное преимущество параболы перед сигмоидом – более простая реализация, что ускоряет работу искусственных нейронных сетей.

Ключевые слова: сигмоид, парабола, s-образная функция активации, нейрон, нейронная сеть, XOR, скорость настройки.

DOI: 10.14357/20718594230207