基于灵敏度分析的模块化回声状态网络修剪算法

• 作者: 乔俊飞 朱心新 杨翠丽 王磊
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 修剪算法 模块化回声状态网络 奇异值分解 灵敏度分析 网络规模适应度
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1136-1145
• 页数: 10页
• 字数: 8311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c180288

摘要

针对回声状态网络(Echo state network,ESN)的结构设计问题,提出基于灵敏度分析的模块化回声状态网络修剪算法(Pruning algorithm for modular echo state network,PMESN).该网络由相互独立的子储备池模块构成.首先利用矩阵的奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)构造子储备池模块的权值矩阵,并利用分块对角阵原理生成储备池.然后利用子储备池模块输出和相应的输出层权值向量,定义学习残差对于子储备池模块的灵敏度以及网络规模适应度.利用灵敏度大小判断子储备池模块的贡献度,并根据网络规模适应度确定子储备池模块的个数,删除灵敏度低的子模块.在网络的修剪过程中,不需要缩放权值就可以保证网络的回声状态特性.实验结果说明,所提出的算法有效解决了ESN的网络结构设计问题,基本能够确定与样本数据相匹配的网络规模,具有较好的泛化能力和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	北京工业大学信息学部	43	302	10.0	15.0
3	乔俊飞	北京工业大学信息学部	181	1883	22.0	31.0
6	杨翠丽	北京工业大学信息学部	13	32	3.0	5.0
7	朱心新	北京工业大学信息学部	1	1	1.0	1.0