SNN:“自我规范化网络”的教程和实现 源码

自规范网络 克拉姆鲍尔(Klambauer)等人提出的“自标准化网络”(SNN)的教程和实现。 ( )。 版本号 Python 3.5和Tensorflow 1.1 Tensorflow 1.4用户注意事项 Tensorflow 1.4已经具有功能“ tf.nn.selu”和“ tf.contrib.nn.alpha_dropout”,这些功能实现了SELU激活功能和建议的退出版本。 讲解 多层感知器() 基于MNIST的卷积神经网络() CIFAR10上的卷积神经网络( ) KERAS CNN脚本: KERAS:MNIST上的卷积神经网络( ) KERAS:CIFAR10上的卷积神经网络( ) 设计新颖的SELU功能 如何获取任意固定点的SELU参数alpha和lambda() 实现SNN的基本python函数 在此处以代码块的形式提供: 笔记本和代码生成图1 此处提供: 定