使用最小二乘法减少神经网络的隐单元

• 作者: 刘英敏 吴沧浦 毕大川
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 最小二乘法 隐单元数目 修剪算法
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与控制
• 页码范围: 693-697
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3492字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0645.2000.06.009

摘要

提出新的逐步减少神经元个数并保持神经网络性能的方法.每一步中利用提出的规则之一选择被消去的单元,然后求解一个线性最小二乘问题调整网络中部分剩余权值,使简化网络的输入-输出关系在训练集上尽量保持不变.该方法可以得到比已有的启发式方法规模更小,但性能相近的网络,用反映国内生产总值与外贸总输出和总输入之间关系的例子说明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴沧浦	北京理工大学自动控制系	23	428	8.0	20.0
2	刘英敏	北京理工大学自动控制系	4	31	4.0	4.0
3	毕大川		1	7	1.0	1.0