神经网络信息传输函数Sigm oid与tanh比较论证

人工神经网络中的信息传输函数采用 Sigmoid函数 ,但这种函数存在缺陷 ,为克服其不足 ,在构建的神经网络计算机中央处理器利用率的系统中采用 tanh函数取代 Sigmoid函数 .实践证实tanh函数的采用 。

贷款利润率的神经网络预测技术

介绍对银行贷款利润率的主要影响因素,基于改进型人工神经网络建立了贷款利润率的神经网络预测模型。在贷款利润率的神经网络预测系统中采用信息传输Tanh函数。取代Sigmoid函数,通过验证证实Tanh函数提高了贷款利润率的预测精确度。测试表明:采用Tanh信息传输函数,预测误差率能降低0.045。

神经网络预测的计算机CPU利用率系统研究

在构建的计算机CPU利用率神经网络预测系统中,比较论证了信息传输函数Sigmoid与Tanh的优越性。