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Tanh函数和Sigmoid函数等激活函数广泛应用于深度神经网络（DNN）和模式分类问题。为了利用不同的激活功能，本文提出了宽自动编码器特性（BAF）。BAF由四个并行连接的堆叠式自动编码器（SAE）组成，每个SAE使用不同的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU和Softplus。最终学习的特征可以通过各种非线性映射将这些特征从具有如此广泛设置的原始输入特征中合并。这有助于从原始输入功能中挖掘更多信息。实验结果表明，BAF具有更好的学习特征和分类性能<\/p> “，”DOI“：”10.4018\/ijcini.20211001.oa23“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2021,6,25]]，”date-time“：”2021-06-25T13:12:20Z“，”timestamp“：1624626740000}，”page“：“1-15”，”source“：15“，”作者“：[{”given“：”Ting“，”family“：”Wang“，“sequence”：“first”，“affiliation”：[{“name”：“中国广州华南理工大学”}]}，{“given”：“Wing W.Y.”，“family”：“Ng”，“segment”：“additional”，“feliation”:[{”name“：”South China University of Technology，Guangzhou，China“}]}，{”given：“Wendi”，“家族”：“Li”，“sequence”:“additioned”，“filiation“：[{'”name“：”中国广州华南理工大学“}]}，{“given”：“Sam”，“family”：“Kwong”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“香港九龙香港城市大学”}]}]，“member”：“2432”，“container-title”：[“International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence”]，“original title”：[]，“language”：“ng”链接“：[{“URL”：“https:\\/www.igi-global.com/viewtitle.aspx？TitleId=272860”，“content-type”：“未指定”，“内容版本”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查”}]，“存放”：{“date-parts”：[[2023,16]]，“日期时间”：“2023-01-16T21:48:04Z”，“时间戳”：1673905684000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：{URL”：“https:\/\/services.igi-global.com/resolvedoi\/resolve.aspx？doi=10.4018\/IJCINI.20211001.oa23“}}，”subtitle“：[”“]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[2021,6,25]]}，“references-count”：0，”journal-issue“：{“issue”：“4”，“published-print”：{“date-part”：[2021,10]}}、“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.4018\/IJCINI.202110 01.oa23“，”关系“：{}，”ISSN“：[”1557-3958“，”1557-39“]，”ISSN-type“：[{”value“：”1557-“3958”，”type“：”print“}，{”value“：“1557-3966”，“type”：“electronic”}]，“subject”：[]，“published”：{“date-parts”：[[2021,6,25]]}}}