Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fractional Concepts in Neural Networks: Enhancing Activation and Loss Functions

論文の概要: Fractional Concepts in Neural Networks: Enhancing Activation and Loss Functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11875v1
Date: Wed, 18 Oct 2023 10:49:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-19 16:56:47.875830
Title: Fractional Concepts in Neural Networks: Enhancing Activation and Loss Functions
Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるフラクショナル概念:アクティベーションとロス関数の強化
Authors: Zahra Alijani, Vojtech Molek
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークにおける分数的概念を用いて,アクティベーションと損失関数の修正を行う手法を提案する。これにより、ネットワーク内のニューロンがアクティベーション関数を調整して、入力データとの整合性を向上し、出力エラーを低減できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146602
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The paper presents a method for using fractional concepts in a neural network to modify the activation and loss functions. The methodology allows the neural network to define and optimize its activation functions by determining the fractional derivative order of the training process as an additional hyperparameter. This will enable neurons in the network to adjust their activation functions to match input data better and reduce output errors, potentially improving the network's overall performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークにおける分数概念を用いて,アクティベーション関数と損失関数を修正する手法を提案する。この手法により、ニューラルネットワークは、トレーニングプロセスの分数デリバティブ順序を追加のハイパーパラメータとして決定することによって、そのアクティベーション関数を定義し、最適化することができる。これにより、ネットワーク内のニューロンは、入力データとの整合性を向上し、出力エラーを低減し、ネットワーク全体のパフォーマンスを改善することができる。

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