多层前馈神经网络隐单元数目上界的证明

摘要：

研究前馈神经网络隐单元数目的上界和如何利用样本集的特性减少所需的隐单元个数.利用Sigmoid函数的两端极限特性,使每个隐单元表示1～2个样本.在样本集具有局部单调性的情况下,可以用有┌(p-1)/2┐个隐单元的3层前馈神经网络以任意小的误差表示p个目标值.对一般的样本集,所需的隐单元数为┌(p-1)/2┐～(p-1)个.

关键词：前馈神经网络、隐单元数、上界、泛化

所属期刊栏目：20

分类号：TP273.1(自动化技术及设备)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：73-76