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摘要:
提出了一种基于隐节点输出行向量的最小二乘拟合来删除神经网络隐节点的方法.它分成两步,首先分析隐节点输出行向量的正交投影间的关系,通过最小二乘拟合找出可以最准确地被其它隐节点输出行向量表达的隐节点输出行向量,然后将该隐节点的作用利用最小二乘拟合系数进行纵向传播分摊到其它隐节点.最后删除该隐节点,并进行再训练,实验结果表明再训练所需时间很短,因而它的实用性很强.
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文献信息
篇名 通过最小二乘拟合方法删除神经网络的隐节点
来源期刊 微机发展 学科 工学
关键词 最小二乘拟合 正交投影 纵向传播 隐节点 删除
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 创新、理论与算法研究
研究方向 页码范围 4-7
页数 4页 分类号 TP183
字数 3802字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.01.002
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁循 北京大学计算机所 17 227 7.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘拟合
正交投影
纵向传播
隐节点
删除
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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111596
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