基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络

• 作者: 刘宁
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 重置算法 神经网络 结构优化
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 560-563
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2004.04.042

摘要

前馈神经网络的结构直接影响网络的性能.构造基于拟牛顿法(Quasi-Newton Algorithm)的前馈神经网络模型,为了优化神经网络结构,尝试引入重置算法(Early Restart Algorithm),得到基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络.对比实验表明,重置算法的引入有效地解决了结构优化问题,优化后的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	刘宁	南京财经大学国际经贸学院	18	100	5.0	10.0