Development of a fast relu activation function algorithm for deep learning problems

References

1. Isakov, Yu.A.Artificial intelligence / Yu.A. Isakov // ModernScience. - 2018. - № 6-1. - С. 25-27. – https://elibrary.ru/item.asp?id=35277490

2. Vadinsky, O An overview of approaches evaluating intelligence of artificial systems / O. Vadinsky // Acta informatica pragensia. – 2018. - № 7-1. – С. 74-103 https://elibrary.ru/item.asp?id=35423152
3. Адлер, Ю. П. Алгоритмически неразрешимые задачи и искусственный интеллект / Ю. П. Адлер // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2018. - № 4. – С. 17-24 https://elibrary.ru/item.asp?id=35289833
4. Алешева, Л. Н. Интеллектуальные обучающие системы [Текст] / Л. Н. Алешева // Вестник университета. - 2018. - N 1. - С. 149-155
5. Бамбуров, В. А. Применение технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении [Текст] / В. А. Бамбуров // Государственная служба. - 2018. - № 3. - С. 23-28
6. Баррат, Д. Последнее изобретение человечества : искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens : [пер. с англ.] / Д. Баррат. - 2-е изд. - М. : Альпина нон-фикшн, 2018. - 303 с.
7. Бердышев, А. В. Искусственный интеллект как технологическая основа развития банков [Текст] / А. В. Бердышев // Вестник университета. - 2018. - N 5. - С. 91-94.
8. Богомолова, А. И. Искусственный интеллект и экспертные системы в мобильной медицине / А. И. Богомолов, В. П. Невежин, Г. А. Жданов // Хроноэкономика. – 2018. - № 3. – С. 17-28. - https://elibrary.ru/item.asp?id=35353718

1. 
   Glorot X, Bengio Y. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks[J]. Journal of Machine Learning Research, 2010, 9:249-256.
   
2. 
   Krizhevsky A. Convolutional Deep Belief Networks on CIFAR-10[J]. 2010.
   
3. 
   Clevert, Djork-Arné, Unterthiner T, Hochreiter S. Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs)[J]. Computer Science, 2015.
   
4. 
   Anthimopoulos M, Christodoulidis S, Ebner L, et al. Lung Pattern Classification for Interstitial Lung Diseases Using a Deep Convolutional Neural Network[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2016, 35(5):1207.
   
5. 
   He K, Zhang X, Ren S, et al. Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification[J]. 2015:1026- 1034.
   
6. 
   Xu B, Wang N, Chen T, et al. Empirical Evaluation of Rectified Activations in Convolutional Network[J]. Computer Science, 2015.
   
7. 
   Mart Wang N, Chen T, et al, Paul Barham, et al. TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems. 2015.Software available from tensorflow.org.
   
8. 
   Cai C H, Ke D, Xu Y, et al. Learning of Human-like Algebraic Reasoning Using Deep Feedforward Neural Networks[J]. 2017.