文件名称：二次激活函数：深度学习最终项目
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更新时间：2024-03-06 17:55:28
JupyterNotebook
ECE472（深度学习）最终项目 二次神经元作为深度神经网络中的激活功能 安德鲁·洛伯（Andrew Lorber）和马克·科斯科夫斯基（Mark Koszykowski） 摘要：我们的深度学习最终项目基于Yaparla Ganesh和Rhishi Pratap Singh在使用二次神经元进行模式分类的研究中进行的一项实验研究。 他们的论文讨论了使用二次（QUAD）神经元来构建二次神经网络，这与多层感知器（MLP）模型中熟悉的线性神经元相反。 本文展示了其二次神经元作为二次激活函数的用途。 在Sigmoid激活，ReLu激活和两种新型二次激活之间进行比较。 对玩具数据集进行了广泛的实验，例如MNIST，CIFAR10，Spirals，Circles等。 实验结果显示了这些二次激活函数的使用，并激发了对该主题的进一步研究。 该存储库包含有关此主题的研究论文以及二次激活函数的源代码。 二次
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Quadratic-Activation-Functions-main
----Quadratic_Activation_Functions.pdf(1.58MB)
----README.md(3KB)
----Quadratic_Activation_Functions_FINAL_CODE.ipynb(17KB)