国际群体智能与进化计算杂志

抽象的

具有不同激活函数和网络规模的反向传播人工神经网络的性能分析

哈米德·侯赛因扎德*

本文对使用各种激活函数的反向传播人工神经网络 (BP-ANN) 进行了全面的性能分析。激活函数在塑造神经网络的行为和学习能力方面起着至关重要的作用。通过对不同网络规模（隐藏层和神经元的数量）进行系统评估，本研究评估了常用激活函数（如 Sigmoidal、Tanh、Clog log、Aranda 等）对 BP-ANN 收敛速度和准确性的影响。研究结果提供了针对特定应用和数据集优化神经网络人工智能架构所必需的经验见解。