基于sigmoid/softplus激活函数对的对偶神经网络改进研究

对偶神经网络中激活函数对的改进 对偶神经网络是一种基于神经网络的计算方法，它可以用于解决复杂的积分问题。传统的数值积分方法具有低效和不准确的缺点，对偶神经网络的多重定积分计算方法相比之下具有优势，可以获得被积函数的原函数。但是在实际训练过程中，精度和效率仍然无法达到预期。 激活函数是神经网络中的一个关键组件，它对神经网络的性能产生重要影响。传统的激活函数对，如Sigmoid和Tanh，存在一些缺点，例如Sigmoid函数的输出值范围有限，Tanh函数的输出值范围较大，但计算复杂度高。 本文提出了一种新的激活函数对，即sigmoid()和softplus()，它可以解决对偶神经网络中激活函数对的缺点。通过算例仿真，结果表明，使用sigmoid()和softplus()作为对偶神经网络的激活函数对，可以提高精度和收敛速度。 sigmoid()函数是一种常用的激活函数，它可以将输入信号转换为输出信号，但它存在一些缺点，如输出值范围有限，计算复杂度高。softplus()函数是一种改进的激活函数，它可以解决sigmoid()函数的缺点，输出值范围更大，计算复杂度降低。 在对偶神经网络中，激活函数对的选择对网络的性能产生重要影响。本文通过引入sigmoid()和softplus()作为对偶神经网络的激活函数对，提高了网络的精度和收敛速度。 对偶神经网络的多重定积分计算方法可以应用于解决复杂的积分问题，它具有高效和高精度的特点。但是在实际训练过程中，精度和效率仍然无法达到预期。本文的研究结果表明，使用sigmoid()和softplus()作为对偶神经网络的激活函数对，可以提高网络的精度和收敛速度，为解决复杂的积分问题提供了一种有效的方法。 对偶神经网络中激活函数对的改进对网络的性能产生重要影响。本文的研究结果可以为解决复杂的积分问题提供了一种有效的方法。 关键词：对偶神经网络、多重定积分、sigmoid()/softplus()、激活函数对