一种基于重置的变结构前馈神经网络
周小燕; 徐晋
南京农业大学数学系； 上海交通大学管理学院 江苏南京 210095； 上海200030；
ZHOU Xiao-yan~1,XU Jin~2(1.College of Science,Nanjing Agricultural University,Nanjing Jiangsu 210095,China; 2.Management School,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China)
摘要 基于GaussNewton法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但网络结构中如果结点个数过多,会造成过模拟;网络结点过少,又会导致不收敛。为了优化神经网络结构,尝试引入重置算法(EarlyRestartAlgo rithm),并将其应用于GaussNewton前馈神经网络,提出基于重置的GaussNewton
关键词 ：
重置算法 ,
结构优化 ,
神经网络
Abstract ：Feed forward neural network based on Gauss-Newton algorithm will converge with order two in local area, but it will be over-modified with excess neural nodes or not converge with insufficient neural nodes. In order to optimize the neural network structure
Key words ：
early restart algorithm
structure optimization；
neural network
出版日期: 2004-12-28
引用本文:
周小燕; 徐晋. 一种基于重置的变结构前馈神经网络[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2004, 28(04): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/Y2004/V28/I04/1
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2004, Vol. 28 