10.3969/j.issn.1000-0984.2004.09.019
快速自底向上构造神经网络的方法
介绍了一种构造神经网络的新方法.常规的瀑流关联(Cascade-Correlation)算法起始于最小网络(没有隐含神经元),然后逐一地往网络里增加新隐含神经元并训练,结束于期望性能的获得.我们提出一种与构造算法(Constructive Algorithm)相关的快速算法,这种算法从适当的初始网络结构开始,然后不断地往网络里增加新的神经元和相关权值,直到满意的结果获得为止.实验证明,这种快速方法与以往的常规瀑流关联方法相比,有几方面优点:更好的分类性能,更小的网络结构和更快的学习速度.
瀑流关联、构造算法、前馈神经网络、归纳、分类、反向传播算法
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TP1(自动化基础理论)
2004-12-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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