...
首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. ニュ-ロコンピュ-ティング. Neurocomputing >実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて
【24h】

実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて

机译:关于基于实值遗​​传算法的二元神经网络学习算法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

本論文では,実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワーク(BNN)の学習アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムでは,中間層ニューロンのパラメータを実数ベクトルによる個体で表現する.従来手法に比べ,提案手法は中間層ニューロン数の減少させ,高い汎化性能を持つ.提案手法の有効性を確認するために数値実験を行い,結果を考察する.
机译:在本文中,我们提出了一种基于实值遗​​传算法的二进制神经网络(BNN)学习算法。在该算法中,中层神经元的参数由使用实数的个人表示。与传统方法相比,该方法减少了中间层神经元的数量,具有较高的泛化性能。进行了数值实验,验证了所提方法的有效性,并考虑了结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号