基于熵方误差的QuasiNewton前馈神经网络

• 作者: 徐晋
• 来源期刊: 四川大学学报(工程科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 熵 误差函数 神经网络 收敛性
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3087.2004.02.025

摘要

为了提高前馈神经网络学习算法的收敛速度,尝试定义熵方误差函数,在理论上证明了熵方误差函数的有效性,并将其应用于拟牛顿(QuasiNewton)前馈神经网络.最后与使用其他误差函数的网络算法进行对比实验,结果表明引入熵方误差函数的前馈神经网络具有良好的收敛性与稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晋	上海交通大学管理学院	64	1942	24.0	43.0