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基于整合思想的神经网络泛化能力改进研究

Research on the Generation Capacity of Neutral Network Based on Conformity Thoughts

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【作者】 黄宏涛

【Author】 HUANG Hong-Tao(Information Management Department,Guangdong Finance and Economics College,Guangzhou 510420)

【机构】 广东财经职业学院信息管理系 广州510420

【摘要】 神经网络的泛化能力是影响其可用性的重要方面。本文在总结现有泛化能力改进措施的基础上,将各种独立的改进措施进行了整合,并融入神经网络的构造和训练过程,提出了基于整合思想的神经网络泛化能力改进措施,并针对其中的一类重要问题——确定训练时间进行了具体的数理分析,得出了一些有价值的结论。

【Abstract】 Generation capacity of neutral network is the important facet impacting on its usability. In this essay, many separate modified measures are conformed and the process of constitution and training of neutral network is fashioned. This essay makes an analysis on mathematical methods aiming at an important problem—conforming training time, and getting some valuable conclusions.

【关键词】 神经网络泛化整合训练时间
【Key words】 Neutral networkGenerationConformityTraining time
  • 【文献出处】 计算机科学 ,Computer Science , 编辑部邮箱 ,2008年04期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】15
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