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权值初始化与激励函数调整相结合的学习算法
被引量：
6
1
作者
武妍
王守觉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第30期23-25,44,共4页
提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。该方法利用ICA从输入数据中提取显著的特征信息来初始化输入层到隐含层权值。而且通过使神经网络的输出位于激励函数的活动区...
提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。该方法利用ICA从输入数据中提取显著的特征信息来初始化输入层到隐含层权值。而且通过使神经网络的输出位于激励函数的活动区域,对隐含层到输出层的权值进行初始化。在学习过程中,再对每个隐单元和输出单元的激励函数的斜率进行自动调整。最后通过计算机仿真实际的基准问题,验证了论文提出的方法的有效性。实验结果表明,所提出的方法能有效地加快多层前向神经网络的训练过程。
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关键词
前向神经网络
权值初始化
独立元分析
激励函数
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题名
权值初始化与激励函数调整相结合的学习算法
被引量：
6
1
作者
武妍
王守觉
机构
同济大学计算机科学与工程系
同济大学半导体与信息技术研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第30期23-25,44,共4页
基金
国家自然科学基金项目(编号:60135010)
文摘
提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。该方法利用ICA从输入数据中提取显著的特征信息来初始化输入层到隐含层权值。而且通过使神经网络的输出位于激励函数的活动区域,对隐含层到输出层的权值进行初始化。在学习过程中,再对每个隐单元和输出单元的激励函数的斜率进行自动调整。最后通过计算机仿真实际的基准问题,验证了论文提出的方法的有效性。实验结果表明,所提出的方法能有效地加快多层前向神经网络的训练过程。
关键词
前向神经网络
权值初始化
独立元分析
激励函数
Keywords
neural network
,
weight initialization
,
independent component analysis
,
activation function
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
权值初始化与激励函数调整相结合的学习算法
武妍
王守觉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
6
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