神经网络敏感性的比较分析及一种新的基于敏感性的样例选择算法

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在过去的几十年中，研究者们已经提出了很多种不同的敏感性定义，并把它们应用到特征选择、样例选择等各种不同的领域。本文对这些定义进行了分类，分析了每一类定义的特点及应用情况。
　　 Wing W．Y． Ng的局部泛化误差模型从理论上说明了网络敏感性与网络的泛化能力有一定的关系。在此基础上，为了得到一个泛化能力较高的网络，本文把敏感性应用于样例选择中，提出了一种新的基于敏感性的样例选择算法(SM—SS)，并与随机选择样例的方法进行了比较。实验结果表明SM—SS方法有很好的效果，它可以选择出数量较少的部分样例，而训练出一个泛化能力比较高的网络。

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作者
李杰;
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作者单位

河北大学;

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授予单位河北大学;
学科基础数学
授予学位硕士
导师姓名王熙照,鲁淑霞;
年度 2008
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类人工神经网络与计算;算法理论;
关键词
径向基神经网络; 敏感性分析; 样例选择; 泛化能力; 局部泛化误差;

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