基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络

刘宁

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基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络

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前馈神经网络的结构直接影响网络的性能。构造基于拟牛顿法(Quasi-Newton Algorithm)的前馈神经网络模型,为了优化神经网络结构,尝试引入重置算法(Early Restart Algorithm),得到基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络。对比实验表明,重置算法的引入有效地解决了结构优化问题,优化后的神经网络具有良好的收敛性与稳定性。

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来源
《辽宁工程技术大学学报：自然科学版》 |2004年第4期|560-563|共4页
作者
刘宁;
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作者单位

南京财经大学国际经贸学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
重置算法; 神经网络; 结构优化;

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