基于双曲正切函数的新型神经网络的构造方法

摘要

本发明涉及神经网络模型，目的是为了增强神经网络的计算适应性和运算特性。本发明提供一种基于双曲正切函数的新型神经网络的构造方法，该方法包括如下步骤：构建完全对称的双曲正切函数，并确定双曲正切函数的取值区域；将所构建的双曲正切函数作为激活函数创建基于使用学算法的多层感知机模型，所述双曲正切函数用于提取数据的特征，将可能的无限域变换到有限范围内；根据多层感知机模型构建卷积神经网络模型。本发明适用于神经网络。

主权项

基于双曲正切函数的新型神经网络的构造方法，其特征在于，包括如下步骤：构建完全对称的双曲正切函数，并确定双曲正切函数的取值区域；将所构建的双曲正切函数作为激活函数创建基于使用学习算法的多层感知机模型，所述双曲正切函数用于提取数据的特征，将可能的无限域变换到有限范围内；根据多层感知机模型构建卷积神经网络模型。