三输入伯努利神经网络权值与结构双确定

• 作者: 张雨浓 罗飞恒 陈锦浩 黎卫兵
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 伯努利神经网络 权值直接确定法 权值与结构确定法 算法 数值实验
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 5712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.05.023

摘要

根据函数逼近理论以及Weierstrass逼近定理,构造出一类以伯努利多项式的乘积为隐层神经元激励函数的三输入神经网络模型,即三输入伯努利神经网络.针对该网络模型,根据权值直接确定法以及隐层神经元数目与逼近误差的关系,提出了三个网络权值与结构双确定算法.数值实验显示,由这三个算法分别确定的神经网络在学习与校验方面都拥有优越的性能,同时也具有较佳的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雨浓	中山大学信息科学与技术学院	74	496	13.0	16.0
2	陈锦浩	中山大学信息科学与技术学院	5	32	3.0	5.0
3	黎卫兵	中山大学信息科学与技术学院	4	21	3.0	4.0
4	罗飞恒	中山大学信息科学与技术学院	1	4	1.0	1.0