广义同余神经网络的初步探讨

• 作者: 靳蕃
• 来源期刊: 前沿科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 广义同余 学习算法 激励函数 收敛速度
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 4038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8128.2008.03.004

摘要

为了克服BP神经网络学习算法中由于Sigmoid激励函数饱和区段所造成的收敛慢的缺点,本文提出了一类新型的广义同余神经网络GCNN.由于该网络采用分段线性的广义同余函数作为神经元的激励函数,运算简便且不再存在饱和问题,因此,显著地提高了训练时的收敛速度,有利于神经网络的硬件实现.通过函数逼近和双螺旋线两个实例和BP网络的比较,验证了GCNN的良好性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳蕃	西南交通大学信息科学与技术学院神经网络与信息技术研究所	56	954	14.0	29.0