論文の概要: SignReLU neural network and its approximation ability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10264v3
• Date: Wed, 30 Aug 2023 09:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 18:02:27.039526
• Title: SignReLU neural network and its approximation ability
• Title（参考訳）: SignReLUニューラルネットワークとその近似能力
• Authors: Jianfei Li, Han Feng and Ding-Xuan Zhou
• Abstract要約: 我々は、SignReLUと呼ばれる異なるアクティベーション関数を用いて、ディープニューラルネットワーク(DNN)の近似能力について検討する。 理論的な結果から,SignReLUネットワークは近似性能において有理性とReLUネットワークよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.94250977764275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have garnered significant attention in various fields of science and technology in recent years. Activation functions define how neurons in DNNs process incoming signals for them. They are essential for learning non-linear transformations and for performing diverse computations among successive neuron layers. In the last few years, researchers have investigated the approximation ability of DNNs to explain their power and success. In this paper, we explore the approximation ability of DNNs using a different activation function, called SignReLU. Our theoretical results demonstrate that SignReLU networks outperform rational and ReLU networks in terms of approximation performance. Numerical experiments are conducted comparing SignReLU with the existing activations such as ReLU, Leaky ReLU, and ELU, which illustrate the competitive practical performance of SignReLU.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)は科学やテクノロジーの様々な分野において大きな注目を集めている。 活性化関数は、DNNのニューロンが受信信号をどのように処理するかを定義する。 これらは非線形変換を学習し、連続するニューロン層間で多様な計算を行うために不可欠である。 ここ数年、研究者はDNNの能力と成功を説明するための近似能力を調査してきた。 本稿では,SignReLUと呼ばれる,異なるアクティベーション関数を用いたDNNの近似能力について検討する。 理論的な結果から,SignReLUネットワークは近似性能において合理的およびReLUネットワークよりも優れていた。 SignReLUと既存のアクティベーションであるReLU, LeakyReLU, ELUの比較実験を行い,SignReLUの実用性能について検討した。

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