随机权网络稀疏正则化算法及其应用

• 作者: 曹飞龙 王学军 赵建伟
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机权网络 稀疏正则化 梯度投影 人脸识别
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 430-434
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3009字
• 语种: 中文

摘要

随机权网络是一种有效的前馈神经网络(FNNs),尤其是内权和偏置值的随机选取极大地提高了网络的学习速率,并克服了其他学习算法的一些不足.但是,其在计算外权的过程中也存在着一些不足.我们就此不足提出了一个新的算法——稀疏正则化算法,并结合梯度投影算法给出了一种迭代解,进而提出了相应的参数选择方法和算法终止准则.实验证明所提出的算法的优势,尤其是当隐层神经元数较多和训练样本较大时,所给出的算法具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹飞龙	中国计量学院理学院	62	241	8.0	12.0
2	赵建伟	中国计量学院理学院	27	83	5.0	8.0
3	王学军	中国计量学院理学院	1	1	1.0	1.0