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基于输出误差与偏导数误差信息融合的神经网络训练
被引量:
2
1
作者
张德贤
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第24期55-57,共3页
文章首先提出了表示前向神经网的泛化能力的一种度量,分析了提高网络泛化能力的主要途径,进而提出了基于网络输出误差与输出对输入偏导数误差信息融合的网络训练策略,给出了两者信息融合的有效方法和相应网络训练算法。具体应用结果表...
文章首先提出了表示前向神经网的泛化能力的一种度量,分析了提高网络泛化能力的主要途径,进而提出了基于网络输出误差与输出对输入偏导数误差信息融合的网络训练策略,给出了两者信息融合的有效方法和相应网络训练算法。具体应用结果表明所提出算法可显著提高网络的泛化能力。
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关键词
输出误差
偏导数误差
信息融合
泛化能力
神经网络
网络训练策略
下载PDF
职称材料
题名
基于输出误差与偏导数误差信息融合的神经网络训练
被引量:
2
1
作者
张德贤
机构
郑州工程学院计算机科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第24期55-57,共3页
基金
河南省自然科学基金资助(编号:994060500)
文摘
文章首先提出了表示前向神经网的泛化能力的一种度量,分析了提高网络泛化能力的主要途径,进而提出了基于网络输出误差与输出对输入偏导数误差信息融合的网络训练策略,给出了两者信息融合的有效方法和相应网络训练算法。具体应用结果表明所提出算法可显著提高网络的泛化能力。
关键词
输出误差
偏导数误差
信息融合
泛化能力
神经网络
网络训练策略
Keywords
derivative error
,
information merging
,
generalization capacity
,
neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于输出误差与偏导数误差信息融合的神经网络训练
张德贤
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002
2
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