論文の概要: Moderate Adaptive Linear Units (MoLU)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13696v4
• Date: Mon, 10 Jun 2024 11:32:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:58:24.484609
• Title: Moderate Adaptive Linear Units (MoLU)
• Title（参考訳）: モード適応線形ユニット(MoLU)
• Authors: Hankyul Koh, Joon-hyuk Ko, Wonho Jhe,
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワークのための新しい高性能アクティベーション関数であるModrate Adaptive Linear Unit (MoLU)を提案する。 MoLUはシンプルで美しく強力なアクティベーション関数であり、数百のアクティベーション関数の中で優れたメインアクティベーション関数となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new high-performance activation function, Moderate Adaptive Linear Units (MoLU), for the deep neural network. The MoLU is a simple, beautiful and powerful activation function that can be a good main activation function among hundreds of activation functions. Because the MoLU is made up of the elementary functions, not only it is a infinite diffeomorphism (i.e. smooth and infinitely differentiable over whole domains), but also it decreases training time.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークのための新しい高性能アクティベーション関数であるModrate Adaptive Linear Units (MoLU)を提案する。 MoLUはシンプルで美しく強力なアクティベーション関数であり、数百のアクティベーション関数の中で優れたメインアクティベーション関数となる。 MoLU は基本函数からなるので、無限微分同相(すなわち、領域全体の滑らかかつ無限に微分可能)であるだけでなく、訓練時間も減少する。

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