Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloA survey on modern trainable activation functions
Anno di pubblicazione2021
Formato-
Autore/iAndrea Apicella and Francesco Donnarumma and Francesco Isgrò and Roberto Prevete
Affiliazioni autoriUniversità degli Studi di Napoli Federico II , Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione, CNR, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • FRANCESCO DONNARUMMA
Lingua/e
  • inglese
AbstractIn neural networks literature, there is a strong interest in identifying and defining activation functions which can improve neural network performance. In recent years there has been a renovated interest of the scientific community in investigating activation functions which can be trained during the learning process, usually referred to as trainable, learnable or adaptable activation functions. They appear to lead to better network performance. Diverse and heterogeneous models of trainable activation function have been proposed in the literature. In this paper, we present a survey of these models. Starting from a discussion on the use of the term "activation function" in literature, we propose a taxonomy of trainable activation functions, highlight common and distinctive proprieties of recent and past models, and discuss main advantages and limitations of this type of approach. We show that many of the proposed approaches are equivalent to adding neuron layers which use fixed (non-trainable) activation functions and some simple local rule that constraints the corresponding weight layers.
Lingua abstractinglese
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RivistaNeural networks
Attiva dal 1988
Editore: Pergamon, - New York
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 0893-6080
Titolo chiave: Neural networks
Titolo proprio: Neural networks
Titolo abbreviato: Neural netw.
Numero volume della rivista-
Fascicolo della rivista-
DOI10.1016/j.neunet.2021.01.026
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveNeural networks, Machine learning, Activation functions, Trainable activation functions, Learnable activation functions
Link (URL, URI)https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608021000344
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISTC — Istituto di scienze e tecnologie della cognizione
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR-
Progetti Europei-
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