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高阶神经网络连接权的稀疏化及其删减算法
1
作者
李守丽
李金艳
李望超
《电子科学学刊》
CSCD
1999年第2期182-185,共4页
本文首先研究完全连接型高阶神经网络的逼近能力，并证明了定义在｛０，１｝＾Ｎ上的任意布尔函数都可以由完全连接的高阶神经网络来实现。接着提出了旨在简化网络结构的去除冗余连接权删减算法，并用于高阶神经分类器的稀疏化实现。模...
本文首先研究完全连接型高阶神经网络的逼近能力，并证明了定义在｛０，１｝＾Ｎ上的任意布尔函数都可以由完全连接的高阶神经网络来实现。接着提出了旨在简化网络结构的去除冗余连接权删减算法，并用于高阶神经分类器的稀疏化实现。模拟实验结果证明了这种算法的有效性。
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关键词
高阶神经网络
冗余连接权
稀疏化连接
删减算法
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职称材料
任意前馈神经网络的稀疏化算法
2
作者
王伍伶
王静红
+1 位作者
杨宜平
杨东方
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第1期190-193,共4页
主要讨论前馈神经网络的稀疏化,即如何确定和删除网络中冗余的神经元和连接。首先给出前馈神经网络的数学定义,并将偏序和拓扑排序引入到前馈神经网络的学习算法和稀疏化算法中。在此基础上提出了冗余神经元和连接的判断依据,并按照自...
主要讨论前馈神经网络的稀疏化,即如何确定和删除网络中冗余的神经元和连接。首先给出前馈神经网络的数学定义,并将偏序和拓扑排序引入到前馈神经网络的学习算法和稀疏化算法中。在此基础上提出了冗余神经元和连接的判断依据,并按照自构形和自调整的策略,提出了适用于前馈神经网络的自构形学习算法和自调整删减算法。实验结果表明,上述的稀疏化算法不仅能够有效地删除网络中冗余的神经元和连接,而且能够改善网络的性能。
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关键词
前馈神经网络
分散度
相似度
自构形学习
算法
自调整
删减算法
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职称材料
题名
高阶神经网络连接权的稀疏化及其删减算法
1
作者
李守丽
李金艳
李望超
机构
河北工业大学计算机系
The UniVersity of Melbourne
出处
《电子科学学刊》
CSCD
1999年第2期182-185,共4页
文摘
本文首先研究完全连接型高阶神经网络的逼近能力，并证明了定义在｛０，１｝＾Ｎ上的任意布尔函数都可以由完全连接的高阶神经网络来实现。接着提出了旨在简化网络结构的去除冗余连接权删减算法，并用于高阶神经分类器的稀疏化实现。模拟实验结果证明了这种算法的有效性。
关键词
高阶神经网络
冗余连接权
稀疏化连接
删减算法
Keywords
Higher-order neural networks, Redundant connection weights, Sparsed connection, Pruning algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
任意前馈神经网络的稀疏化算法
2
作者
王伍伶
王静红
杨宜平
杨东方
机构
河北师范大学信息技术学院
河北科技大学机械电子工程学院
秦皇岛职业技术学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第1期190-193,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60675014)
河北省教育厅资助项目(2007474)
文摘
主要讨论前馈神经网络的稀疏化,即如何确定和删除网络中冗余的神经元和连接。首先给出前馈神经网络的数学定义,并将偏序和拓扑排序引入到前馈神经网络的学习算法和稀疏化算法中。在此基础上提出了冗余神经元和连接的判断依据,并按照自构形和自调整的策略,提出了适用于前馈神经网络的自构形学习算法和自调整删减算法。实验结果表明,上述的稀疏化算法不仅能够有效地删除网络中冗余的神经元和连接,而且能够改善网络的性能。
关键词
前馈神经网络
分散度
相似度
自构形学习
算法
自调整
删减算法
Keywords
feed forward neural network
disperse degree
similar degree
study algorithms in since topography
adjust and delete the algorithm of reducing by oneself
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
高阶神经网络连接权的稀疏化及其删减算法
李守丽
李金艳
李望超
《电子科学学刊》
CSCD
1999
0
在线阅读
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职称材料
2
任意前馈神经网络的稀疏化算法
王伍伶
王静红
杨宜平
杨东方
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008
0
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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