Adaptive Activation Functions for Predictive Modeling with Sparse Experimental Data
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Pourkamali-Anaraki, Farhad, Nasrin, Tahamina, Jensen, Robert E., Peterson, Amy M., Hansen, Christopher J. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Probabilistic Neural Networks (PNNs) with t-Distributed Outputs: Adaptive Prediction Intervals Beyond Gaussian Assumptions
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2025)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2025)
APALU: A Trainable, Adaptive Activation Function for Deep Learning Networks
von: Subramanian, Barathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Subramanian, Barathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evolving Multi-Channel Confidence-Aware Activation Functions for Missing Data with Channel Propagation
von: Sani, Naeem Shahabi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sani, Naeem Shahabi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deriving Activation Functions Using Integration
von: Huang, Allen Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Allen Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Topology-Aware Activation Functions in Neural Networks
von: Snopov, Pavel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Snopov, Pavel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Expanded Gating Ranges Improve Activation Functions
von: Huang, Allen Hao
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Allen Hao
Veröffentlicht: (2024)
Exploring the Relationship: Transformative Adaptive Activation Functions in Comparison to Other Activation Functions
von: Kunc, Vladimír
Veröffentlicht: (2024)
von: Kunc, Vladimír
Veröffentlicht: (2024)
ENN: A Neural Network with DCT Adaptive Activation Functions
von: Martinez-Gost, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Martinez-Gost, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Activation Functions for "A Feedforward Unitary Equivariant Neural Network"
von: Ma, Pui-Wai
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Pui-Wai
Veröffentlicht: (2024)
Kolmogorov-Arnold Networks in Low-Data Regimes: A Comparative Study with Multilayer Perceptrons
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2024)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2024)
A More Accurate Approximation of Activation Function with Few Spikes Neurons
von: Jeong, Dayena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jeong, Dayena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Predictive Modeling in the Reservoir Kernel Motif Space
von: Tino, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tino, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learnable Activation Functions in Physics-Informed Neural Networks for Solving Partial Differential Equations
von: Farea, Afrah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farea, Afrah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Zorro: A Flexible and Differentiable Parametric Family of Activation Functions That Extends ReLU and GELU
von: Roodschild, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roodschild, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonlinearity Enhanced Adaptive Activation Functions
von: Yevick, David
Veröffentlicht: (2024)
von: Yevick, David
Veröffentlicht: (2024)
ActNAS : Generating Efficient YOLO Models using Activation NAS
von: Sah, Sudhakar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sah, Sudhakar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Aerial Image Classification in Scarce and Unconstrained Environments via Conformal Prediction
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2025)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2025)
Steering Large Language Models using Conceptors: Improving Addition-Based Activation Engineering
von: Postmus, Joris, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Postmus, Joris, et al.
Veröffentlicht: (2024)
STAL: Spike Threshold Adaptive Learning Encoder for Classification of Pain-Related Biosignal Data
von: Hens, Freek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hens, Freek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Frequency and Generalisation of Periodic Activation Functions in Reinforcement Learning
von: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Low-Rank Compression of Pretrained Models via Randomized Subspace Iteration
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026)
Hysteresis Activation Function for Efficient Inference
von: Kimhi, Moshe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kimhi, Moshe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Closed-Form Test Functions for Biophysical Sequence Optimization Algorithms
von: Stanton, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stanton, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Island-Based Evolutionary Computation with Diverse Surrogates and Adaptive Knowledge Transfer for High-Dimensional Data-Driven Optimization
von: Zhang, Xian-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xian-Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ensemble-Based Dirichlet Modeling for Predictive Uncertainty and Selective Classification
von: Franzen, Courtney, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Franzen, Courtney, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Symbolic Model-Agnostic Loss Functions via Meta-Learning
von: Raymond, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Raymond, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Heterogeneous Connectivity in Sparse Networks: Fan-in Profiles, Gradient Hierarchy, and Topological Equilibria
von: Tomczak, Nikodem
Veröffentlicht: (2026)
von: Tomczak, Nikodem
Veröffentlicht: (2026)
Do Language Models Use Their Depth Efficiently?
von: Csordás, Róbert, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Csordás, Róbert, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Informed Model Complexity Metric for Optimizing Symbolic Regression Models
von: Haut, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Haut, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unsupervised Sparse Coding-based Spiking Neural Network for Real-time Spike Sorting
von: Melot, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Melot, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Linearly Constrained Weights: Reducing Activation Shift for Faster Training of Neural Networks
von: Kutsuna, Takuro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kutsuna, Takuro
Veröffentlicht: (2024)
GRASP: GRouped Activation Shared Parameterization for Parameter-Efficient Fine-Tuning and Robust Inference of Transformers
von: Bal, Malyaban, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bal, Malyaban, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generative Design through Quality-Diversity Data Synthesis and Language Models
von: Gaier, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gaier, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-SpaCE: Multi-Objective Subsequence-based Sparse Counterfactual Explanations for Multivariate Time Series Classification
von: Refoyo, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Refoyo, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Breaking the Conventional Forward-Backward Tie in Neural Networks: Activation Functions
von: Troiano, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Troiano, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalization Ability of Feature-based Performance Prediction Models: A Statistical Analysis across Benchmarks
von: Nikolikj, Ana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nikolikj, Ana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Predicting the Stay Length of Patients in Hospitals using Convolutional Gated Recurrent Deep Learning Model
von: Neshat, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Neshat, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhanced Genetic Programming Models with Multiple Equations for Accurate Semi-Autogenous Grinding Mill Throughput Prediction
von: Ghasemi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ghasemi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hidden Activations Are Not Enough: A General Approach to Neural Network Predictions
von: Leblanc, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Leblanc, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarially Robust Spiking Neural Networks with Sparse Connectivity
von: Schmolli, Mathias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schmolli, Mathias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Probabilistic Neural Networks (PNNs) with t-Distributed Outputs: Adaptive Prediction Intervals Beyond Gaussian Assumptions
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2025) -
APALU: A Trainable, Adaptive Activation Function for Deep Learning Networks
von: Subramanian, Barathi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Evolving Multi-Channel Confidence-Aware Activation Functions for Missing Data with Channel Propagation
von: Sani, Naeem Shahabi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Deriving Activation Functions Using Integration
von: Huang, Allen Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Topology-Aware Activation Functions in Neural Networks
von: Snopov, Pavel, et al.
Veröffentlicht: (2025)