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前馈神经网络的代价函数全局最小值分析
被引量:
2
1
作者
张代远
《信号处理》
CSCD
2001年第2期156-161,共6页
本文首次从理论上给出了三层前馈神经网络代价函数全局最小值的计算公式。这一计算公式在网络训练之前就可根据已知的目标样本和隐层神经元个数来确定网络代价函数的全局最小值。并指出代价函数全局最小值随隐层神经元个数的增加而单调...
本文首次从理论上给出了三层前馈神经网络代价函数全局最小值的计算公式。这一计算公式在网络训练之前就可根据已知的目标样本和隐层神经元个数来确定网络代价函数的全局最小值。并指出代价函数全局最小值随隐层神经元个数的增加而单调减小.当隐层神经元个数不小于样本个数时,网络的代价函数全局最小值将等于零。
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关键词
代价函数最小值
全局最优
前馈神经网络
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职称材料
题名
前馈神经网络的代价函数全局最小值分析
被引量:
2
1
作者
张代远
机构
南京邮电学院计算机科学与技术系
出处
《信号处理》
CSCD
2001年第2期156-161,共6页
文摘
本文首次从理论上给出了三层前馈神经网络代价函数全局最小值的计算公式。这一计算公式在网络训练之前就可根据已知的目标样本和隐层神经元个数来确定网络代价函数的全局最小值。并指出代价函数全局最小值随隐层神经元个数的增加而单调减小.当隐层神经元个数不小于样本个数时,网络的代价函数全局最小值将等于零。
关键词
代价函数最小值
全局最优
前馈神经网络
Keywords
Minimum cost function Global minimum Feedforward neural networks
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
前馈神经网络的代价函数全局最小值分析
张代远
《信号处理》
CSCD
2001
2
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