信息理论框架下的神经网络构建

• 作者: 刘蕴辉 李爱军 罗四维 黄华
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 信息理论 基于熵的神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2005.02.001

摘要

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但双不降低神经网络性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗四维	北京交通大学计算机与信息技术学院	99	1303	17.0	33.0
2	李爱军	北京交通大学计算机与信息技术学院	9	56	5.0	7.0
3	刘蕴辉	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	266	7.0	13.0
4	黄华	北京交通大学计算机与信息技术学院	14	89	6.0	9.0