两种典型神经网络容错方法的比较

摘要：

Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进行了讨论.

关键词：神经网络、容错、冗余

所属期刊栏目：28

分类号：TP202.1(自动化技术及设备)

资助基金：清华大学校科研和教改项目

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：700-707