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层次式多子网级联神经网络
孙功星; 朱科军; 戴长江; 戴贵亮
刊名电子学报
1999
期号8页码:49-52
关键词神经网络 层次式多子网级联 序贯过程 级联相关
其他题名Layered Cascade Multi-Subnet Neural Networks
通讯作者孙功星
中文摘要本文提出的层次式多子网级联神经网络是一个新的神经网络自结构方案,它通过不断地加入新的子网,逐一地分解复杂的任务为多个简单的子任务,每个子任务为一专有的子网所处理,从而达到分而治之的目的,使问题得以求解.它的优势性能在于它实现了复杂任务的自动分解和模块化训练策略,降低了全局最优搜索的复杂性,提高了训练速度,改善了网络性能.从模拟结果看,层次式多子网级联神经网络不仅在性能上优于BP网络,而且,在网络的泛化能力方面也优于级联相关学习网络.
项目资助者国家自然科学基金
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/218621
专题中国科学院高能物理研究所_计算中心_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
孙功星,朱科军,戴长江,等. 层次式多子网级联神经网络[J]. 电子学报,1999(8):49-52.
APA 孙功星,朱科军,戴长江,&戴贵亮.(1999).层次式多子网级联神经网络.电子学报(8),49-52.
MLA 孙功星,et al."层次式多子网级联神经网络".电子学报 .8(1999):49-52.
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