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利用隐含观测量估计将复杂神经网络分解为多个单隐元学习的新方法
1
作者
戴宪华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第7期59-62,共4页
本文从统计学的角度研究多层多隐元前馈神经网络（ＮＮ）的参数估计学习问题．利用ＮＮ激励函数的折线线性近似，提出一种求解多隐层多隐元ＮＮ每个隐元指导信号（隐含观测量）的新方法，利用每个隐元的指导信号估计可以将多隐层多隐元...
本文从统计学的角度研究多层多隐元前馈神经网络（ＮＮ）的参数估计学习问题．利用ＮＮ激励函数的折线线性近似，提出一种求解多隐层多隐元ＮＮ每个隐元指导信号（隐含观测量）的新方法，利用每个隐元的指导信号估计可以将多隐层多隐元ＮＮ的参数估计学习转化为多个相互独立的单隐元ＮＮ参数估计学习训练问题．
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关键词
多层前馈神经网络
隐含观测量
简化快速算法
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职称材料
题名
利用隐含观测量估计将复杂神经网络分解为多个单隐元学习的新方法
1
作者
戴宪华
机构
汕头大学电子工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第7期59-62,共4页
基金
国家自然科学基金
广东省自然科学基金
文摘
本文从统计学的角度研究多层多隐元前馈神经网络（ＮＮ）的参数估计学习问题．利用ＮＮ激励函数的折线线性近似，提出一种求解多隐层多隐元ＮＮ每个隐元指导信号（隐含观测量）的新方法，利用每个隐元的指导信号估计可以将多隐层多隐元ＮＮ的参数估计学习转化为多个相互独立的单隐元ＮＮ参数估计学习训练问题．
关键词
多层前馈神经网络
隐含观测量
简化快速算法
Keywords
multiplelayer fnn
,
hidden variables
,
simple and fast learning algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用隐含观测量估计将复杂神经网络分解为多个单隐元学习的新方法
戴宪华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
0
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参考文献
引证文献
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