网络群负相关训练算法的等价形式

• 作者: 乔士东 沈振康
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络群 负相关学习算法 泛化能力 按节点分群的EKF算法
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 496-500
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 4240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2006.04.011

摘要

在基于负相关的神经网络群学习算法中,相关项由目标输出或网络群输出定义.本文首先证明无论相关项采用何种定义形式,个体网络的目标函数都等价于网络自身性能和群性能的线性组合,线性组合系数由给定参数和网络群规模共同确定.然后给出个体网络目标函数的统一定义,并分析了目标函数内参数的含义.该目标函数表明负相关算法实际是实现多目标优化,所以网络群算法无需负相关概念,从而在概念和实现两方面简化了负相关算法.