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神经网络主动学习的进化算法
孙功星; 戴贵亮
刊名计算机科学
2002
期号10页码:61-63
关键词Neural network Evolution Exemplar selection Subset
其他题名AN EVOLUTIONARY ALGORITHM FOR ACTIVE LEARNING OF NEURAL NETWORK
通讯作者孙功星
中文摘要1 引言近年来,神经网络的研究取得了很大进展,特别是,为了克服传统的BP学习算法的缺陷,即学习速度慢和人为给定的拓扑结构对特定学习任务的不适应性,而发展的自适应神经网络的增长策略,它通过不断地增长隐节点或子网来满足给定学习任务的复杂性要求。这种神经网络的增长算法不仅克服了人为指定的拓扑结构的困难,而且由于其结构过程所固有的模块化训练特性,也缓解了传统的BP算法训练速度慢的突出问题。由于神经网络训练程度很难把握,许多算法往往过分强调训练结果而牺牲泛化结果,致使网络的过拟合问题严重。为了克服过拟合问题,研究者们采用了多网络合作模型,由于多个网络的平均效应,可以避免单个
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/311005/218849
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,戴贵亮. 神经网络主动学习的进化算法[J]. 计算机科学,2002(10):61-63.
APA 孙功星,&戴贵亮.(2002).神经网络主动学习的进化算法.计算机科学(10),61-63.
MLA 孙功星,et al."神经网络主动学习的进化算法".计算机科学 .10(2002):61-63.
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