一种新的前向神经网络部件冗余容错方法

许荔秦; 胡东成

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一种新的前向神经网络部件冗余容错方法

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多层前向神经网络(MLP)的容错性有两种主要的研究方法:改进算法和部件冗余.前一种方法需要耗用大量的学习时间,对大型网络是不适用的.Phatak曾提出了用后一种方法进行MLP的单故障容错的一种网络结构,但是冗余部件数庞大,尤其对于大型网络.本文提出了一种新的冗余体系结构,针对单隐层MLP的单故障容错问题.这种体系结构充分考虑了不同权值的不同重要度,解决了原体系结构的仅值瓶颈问题,可以显著减少冗余部件数,尤其对于大型网络,更具有优越性.

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来源
《电子学报》 |2000年第5期|99-101|共3页
作者
许荔秦; 胡东成;
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作者单位

清华大学自动化系,北京,100084;

清华大学自动化系,北京,100084;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多层前向神经网络; 容错; 冗余; 单故障;

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