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神经网络训练中的粒子滤波算法

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基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络，但该算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响，本文针对该问题提出使用迭代扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于迭代扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中，充分利用了观测值信息，从而可以更好的描述神经网络权值的后验概率分布。实验结果证明，在训练神经网络时，使用迭代扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法性能明显优于基本粒子滤波算法及扩展卡尔曼粒子滤波算法(EKPF)。

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来源
《第29届中国控制会议》|2010年|2416-2420|共5页
会议地点北京
作者
张应博; 秦钟; 王法胜;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;算法理论;
关键词
神经网络训练; 迭代扩展; 卡尔曼粒子滤波; 协方差; 后验概率分布;

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