Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function論文筆記
Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function論文筆記 作者：Diganta Misra 下載連接：https://arxiv.org/abs/1908.08681 這篇論文提出了一種全新的激活函數，並且在大多數任務下的指標都要優於ReLU和Swish。 Introduction 激活函數在神經網絡中的意義主要是爲
相關文章
- 1. 論文筆記：Exploring Neural Networks with Activation Atlases
- 2. A Structured Self-attentive Sentence Embedding 論文筆記
- 3. Activation Function
- 4. 論文筆記 - kernel-based non-parametric activation functions for neural networks
- 5. 【論文閱讀筆記】PACT：PArameterized Clipping Activation for Quantized Neural Networks
- 6. YOLOv4論文筆記詳解
- 7. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering
- 8. 【Binarized Neural Networks】論文筆記
- 9. 【論文筆記】A Neural Approach to Automated Essay Scoring
- 10. 【論文筆記】Neural Collaborative Filtering
- 更多相關文章...
- • SQL MIN() Function - SQL 教程
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文筆記：Exploring Neural Networks with Activation Atlases
- 2. A Structured Self-attentive Sentence Embedding 論文筆記
- 3. Activation Function
- 4. 論文筆記 - kernel-based non-parametric activation functions for neural networks
- 5. 【論文閱讀筆記】PACT：PArameterized Clipping Activation for Quantized Neural Networks
- 6. YOLOv4論文筆記詳解
- 7. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering
- 8. 【Binarized Neural Networks】論文筆記
- 9. 【論文筆記】A Neural Approach to Automated Essay Scoring
- 10. 【論文筆記】Neural Collaborative Filtering