Back Propagation Neural Network(BPNN) and Sigmoid Activation Function in Multi-Layer Networks
DOI:
https://doi.org/10.25007/ajnu.v8n4a464الكلمات المفتاحية:
Artificial Neural networks, Sigmoid Function, Backpropagation ANNs, Neural networksالملخص
Back propagation neural network are known for computing the problems that cannot easily be computed (huge datasets analysis or training) in artificial neural networks. The main idea of this paper is to implement XOR logic gate by ANNs using back propagation neural network for back propagation of errors, and sigmoid activation function. This neural network to map non-linear threshold gate. The non-linear used to classify binary inputs (x1, x2) and passing it through hidden layer for computing coefficient_errors and gradient_errors (Cerrors, Gerrors), after computing errors by (ei = Output_desired- Output_actual) the weights and thetas (ΔWji = (α)(Xj)(gi), Δϴj = (α)(-1)(gi)) are changing according to errors. Sigmoid activation function is = sig(x)=1/(1+e-x) and Derivation of sigmoid is = dsig(x) = sig(x)(1-sig(x)). The sig(x) and Dsig(x) is between 1 to 0.
التنزيلات
المراجع
[2] Da Silva, I. N., Spatti, D. H., Flauzino, R. A., Liboni, L. H. B., & dos Reis Alves, S. F. (2017). Artificial neural networks. Cham: Springer International Publishing.
[3] Alan P. O. et al (). Adaptive Boolean Logic Using Ferroelectrics Capacitors as Basic Units of Artificial Neurons. www.electronic-tutorials.ws. [Accessed Date: Nov 2019].
[4] Sibi, P., S. Allwyn Jones, and P. Siddarth. (2013). "Analysis of different activation functions using back propagation neural networks." Journal of Theoretical and Applied Information Technology 47.3: 1264-1268.
[5] Li, H., Zhang, Z., & Liu, Z. (2017). Application of artificial neural networks for catalysis: a review. Catalysts, 7(10), 306.
[6] haq Shaik, E., & Rangaswamy, N. (2017). Multi-mode interference-based photonic crystal logic gates with simple structure and improved contrast ratio. Photonic Network Communications, 34(1), 140-148.
[7] Wanto, A., Windarto, A. P., Hartama, D., & Parlina, I. (2017). Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In Artificial Neural networks For Forecasting Population Density. International Journal Of Information System & Technology, 1(1), 43-54.
[8] Chung, H., Lee, S. J., & Park, J. G. (2016, July). Deep neural networks using trainable activation functions. In 2016 International Joint Conference on Neural networks (IJCNN) (pp. 348-352). IEEE.
[9] Bhattacherjee, A., Roy, S., Paul, S., Roy, P., Kausar, N., & Dey, N. (2020). Classification approach for breast cancer detection using back propagation neural networks: a study. In Deep Learning and Neural networks: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (pp. 1410-1421). IGI Global.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2019 Renas Rajab Asaad, Rasan I. Ali
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
بيان الحقوق الفكرية
حقوق التأليف
يوافق المؤلفون الذين ينشرون في هذه المجلة على المصطلحات التالية:
١. يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر ومنح حق المجلة في النشر الأول مع العمل المرخص له في نفس الوقت بموجب ترخيص المشاع الإبداعي [سيسي بي-نك-ند 4.0] الذي يسمح للآخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بحقوق التأليف والنشر الأولي في هذه المجلة.
٢. يمكن للمؤلفين الدخول في ترتيبات تعاقدية إضافية منفصلة للتوزيع غير الحصري للنسخة المنشورة من المجلة من العمل (على سبيل المثال، نشرها في مستودع مؤسسي أو نشرها في كتاب) مع الإقرار بنسخة أولية نشر في هذه المجلة.
٣. يسمح للمؤلفين وتشجيعهم على نشر عملهم عبر الإنترنت (على سبيل المثال، في المستودعات المؤسسية أو على موقعهم على الويب) قبل وأثناء عملية التقديم، حيث يمكن أن يؤدي إلى التبادلات الإنتاجية، فضلا عن الاستشهاد المبكر والأكبر للعمل المنشورة ( انظر تأثير النفاذ المفتوح).
نقل حقوق الطبع والنشر
بيان الخصوصية
المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز ملتزمة بحماية خصوصية مستخدمي موقع المجلة هذا. سيتم استخدام الأسماء والتفاصيل الشخصية وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في هذا الموقع الإلكتروني فقط للأغراض المعلنة لهذه المجلة ولن يتم إتاحتها لأطراف ثالثة بدون إذن المستخدم أو الإجراءات القانونية الواجبة. موافقة المستخدمين مطلوبة لتلقي الاتصالات من المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز للأغراض المعلنة للمجلة. ويمكن توجيه الاستفسارات المتعلقة بالخصوص إلى [email protected]