Sensibility to element degradation in feedforward neural networks and its application to network training

机译：前馈神经网络中元素退化的敏感性及其在网络训练中的应用

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In this work, an algorithm for the approximate calculation of sensibilities to element degradation in feedforward neural networks has been developed. The algorithm has N times the complexity of the Back-Propagation training procedure, being N the number of network outputs; the results obtained from this algorithm are in accordance with the usral definition of sensibility. It has also been used in a minor modification to the training procedure, improving its element utilization, its fault toleranc,e and giving it a better interpolation and/or extrapolation property.

机译：在这项工作中，已经开发了一种近似计算前馈神经网络中元素降解敏感性的算法。该算法的复杂度是反向传播训练过程的N倍，是网络输出的N倍；从该算法获得的结果符合敏感性的一般定义。它也已用于训练过程的较小修改，以提高其元素利用率，容错能力，并使其具有更好的内插和/或外推特性。

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来源
《Third International Congress on Numerical Methods in Engineering and Applied Sciences (Cimenics'96) 25-29 March 1996 Merida, Venezuela》|1996年|p.341-248|共92页
会议地点 Merida(VE);Merida(VE)
作者
E. Brown; F.DAlvano Chacin;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类建筑科学;
关键词

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