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摘要:
针对前馈神经网络结构设计困难,传统BP算法易陷入局部极小,收敛速度慢,对初始权选取敏感等缺陷,通过修改误差函数,提出了一种融结构自适应选择和参数学习于一体的针对一般神经元激活函数的新算法,实验结果表明其高效性。
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文献信息
篇名 神经网络的结构学习算法研究
来源期刊 湘潭大学自然科学学报 学科 工学
关键词 神经网络 学习算法 误差函数 BP算法
年,卷(期) 1998,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 10-12
页数 3页 分类号 TP18
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高协平 湘潭大学数学系 47 403 10.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
学习算法
误差函数
BP算法
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湘潭大学学报(自然科学版)
双月刊
2096-644X
43-1549/N
大16开
湖南省湘潭市
42-33
1978
chi
出版文献量(篇)
3518
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1
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14911
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