| 递增的稀疏神经网络研究 |
| |
| 引用本文： | 冯超,李柠,李少远.递增的稀疏神经网络研究[J].应用科学学报,2008,26(2):194-198. |
| |
| 作者姓名： | 冯超 李柠 李少远 |
| |
| 作者单位： | 上海交通大学,自动化研究所,上海,200240 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金
,
上海市自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 针对稀疏神经网络应用中连接度和中间节点数不易确定的问题,并根据生物神经网络的特点,提出了学习中改变神经网络连接度和隐含结点数的学习算法.模拟脑皮层由薄到厚的发育过程,根据当前的学习结果,改变网络的拓扑结构,逐步增加网络中的连接和节点,最终学习得到满意的稀疏神经网络.新算法可以用结构更简单的稀疏神经网络达到满足要求的拟合精度,并通过仿真算例进一步验证了算法的有效性.
|
| 关 键 词： | 稀疏神经网络 泛化 学习算法 连接度 递增 稀疏神经网络 网络研究 Neural Networks Sparse 有效性 验证 仿真算例 拟合精度 拓扑结构 学习算法 节点数 网络连接度 变网络 学习结果 发育过程 由薄到厚 脑皮层 模拟 结点数 |
| 文章编号： | 0255-8297(2008)02-0194-05 |
| 修稿时间： | 2007年9月14日 |
Growing Sparse Neural Networks |
| |
| FENG Chao,LI Ning,LI Shao-yuan.Growing Sparse Neural Networks[J].Journal of Applied Sciences,2008,26(2):194-198. |
| |
| Authors: | FENG Chao LI Ning LI Shao-yuan |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
