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BP神经网络初始化问题探讨

About the Initialization of BP Neural Network

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【作者】 吕迎阳吴伯僖徐慎初陈振湘陈剑勇

【Author】 Yingyang Lu,Boxi Wu,Shenchu Xu,Zhenxiang Chen,Jianyong Chen Department of Physics,Xiamen University,Xiamen,Fujian,361005

【机构】 厦门大学物理系

【摘要】 Jianyong chen等人提出以混沌序列初始化BP神经网络的连接权重及阈值有助于提高网络的学习成功率,并以对异或问题的学习作为例证。本文从几何的角度对其例证给予解释,并认为混沌初始化是否有利于网络的学习仍需进一步研究.

【Abstract】 Jianyong Chen et cl had proposed that initializing the connection weights and thresholds of BP neural network with chaotic values can improve the success rate of learning,and given the XOR problem as an example.In this paper we explain their example with geometric knowledge,and think that more studies are needed to say whether chaotic initial values can favor the learning.

【关键词】 BP算法初始权值混沌序列
【Key words】 BP algorithmInitial weightsChaotic series
【基金】 福建省科技计划项目98-H-28赞助
  • 【会议录名称】 1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集
  • 【会议名称】1999年中国神经网络与信号处理学术会议
  • 【会议时间】1999-12-01
  • 【会议地点】中国广东汕头
  • 【分类号】TP183
  • 【主办单位】中国电子学会、中国神经网络委员会
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