前向神经网络的处理能力和推广性量度

• 作者: 冯元琨 杜继宏 黄山松
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 前向神经网络 推广性 插值误差
• 年，卷（期）: 1999,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.1999.07.014

摘要

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素.为了衡量前向神经网络(FNN)的处理能力,该文对FNN的插值误差进行了研究,得到了统计意义下FNN处理能力的估计值,进而定义了能间接反映神经网络推广性的推广性量度.该方法能够估计出适合目标问题的网络规模,应用于函数逼近和样本分类问题,仿真结果证实了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄山松	清华大学自动化系	5	46	4.0	5.0
2	杜继宏	清华大学自动化系	20	287	10.0	16.0
3	冯元琨	清华大学自动化系	13	136	6.0	11.0