文件名称：马里奥matlab代码-RationalNets:论文“理性神经网络”的代码，NeurIPS2020
文件大小：803KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 03:39:34
系统开源
马里奥matlab代码有理神经网络 我们考虑具有合理激活函数的神经网络。 深度学习架构中非线性激活函数的选择至关重要，并且会严重影响神经网络的性能。 我们根据网络复杂性建立了最佳边界，并证明有理神经网络比深度成倍减小的ReLU网络更有效地逼*滑函数。 正如我们通过数值实验所证明的那样，有理激活函数的灵活性和平滑性使其成为ReLU的有吸引力的替代方案。 有关更多信息，请参阅 NicolasBoullé，Yuji Nakatsukasa和Alex Townsend，arXiv的预印本arXiv：2004.01902（2020）。 依存关系 实验中使用的Python软件包列在文件requirements.txt 。 主要依赖项是TensorFlow（版本1.14）和Keras（版本2.2.4）。 我们将GPU版本的TensorFlow： tensorflow-gpu用于GAN实验。 内容 Python文件RationalLayer.py包含有理激活函数的TensorFlow实现，默认情况下初始化为ReLU函数的类型（3,2）近似。 使用from RationalLayer import R
【文件预览】：
RationalNets-master
----environment.yml(3KB)
----LICENSE(1KB)
----src()
--------initial_rational_coeffs.m(953B)
--------RationalLayer.py(5KB)
--------Approximation()
--------PyTorch implementation()
--------GAN()
--------initial_polynomial_coeffs.m(778B)
----requirements.txt(2KB)
----.gitignore(2KB)
----README.md(3KB)