Аннотация. 

Предлагается применять кривую Безье как функцию активации искусственных нейронных сетей. Рассмотрен вариант модифицированной интерполирующей кривой Безье как базисной функции. Установлена связь между параметрами сигмоидальной функции активации и кривой. Даются основные требования к функции активации и показано, что кривая Безье им соответствует. Изложены перспективы применения кривой в искусственных нейронных сетях.

Ключевые слова: 

кривая Безье, требования, функция активации, сплайн, искусственная нейронная сеть, нейрон, s-парабола.

DOI: 10.14357/20790279260302

EDN: XTLILM

Стр. 9-13.

Литература

1. Limonova E. E. Fast and gate-efficient approximated activations for bipolar morphological neural networks // Информационные технологии и вычислительные системы, 2022. № 2. С. 310.

2. Хачумов М.В., Емельянова Ю.Г. Многослойные искусственные нейронные сети с функцией активации типа s-парабола и их приложения // Искусственный интеллект и принятие решений. 2024. №3. С.42-53. https://doi: 10.14357/20718594240304.

3. Dubey S. R., Singh S. K., Chaudhuri B. B. Activation Functions in Deep Learning: A Comprehensive Survey and Benchmark // Neurocomputing. 2022. Vol. 503. P. 1–18.

4. Хачумов М.В., Емельянова Ю.Г., Астраханцева А.А. Архитектура гибридной искусственной нейронной сети и ее применение в задачах распознавания образов //Искусственный интеллект и принятие решений. 2026. №1. С.68-75. https//doi:10.14357/20718594260105.

5. Бирюкова Т.К. Построение нейронных сетей различных типов с использованием параболических интегро-дифференциальных сплайнов как функций активации // Системы высокой доступности. 2020. Т. 16. № 4. С. 40–49. https//doi: 10.18127/j20729472-202004-03

6. Разбор статьи про КАН – принципиально новую архитектуру нейросетей. https://datasecrets.ru/articles/9.

7. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986. 395 с.

8. Нейросетевые технологии искусственного интеллекта. https://intuit.ru/studies/courses/3521/763/lecture/32557?page=6&ysclid=mpxda4qh3877072367.