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自底向上优化神经网络的方法

A Heuristic Approach for Improving Performance of Neural Network with the Cascade-Correlation

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【作者】 杨钟瑾

【Author】 Yang Zhongjin(School of Information Science and Technology, Guangdong Universityof Business Studies, Guangzhou 510320)

【机构】 广东商学院信息学院 广州510320

【摘要】 引荐了一种自动优化神经网络的新方法。这种启迪方法综合采用了相关有效算法,通过快速自底向上构造神经网络算法,可以获得优化结构的神经网络,即时选定参数算法动态优化神经网络的学习参数,并且快速交叉校验算法为解决过度适应问题提供了捷径。实验证明,这种启迪方法能自动有效地优化神经网络,与其它算法相较而言,具有更好的归纳性能、优化的网络结构和更快的学习速度。

【Abstract】 A new approach for the automated design of optimal neural network is presented.The heuristic approach em-ploys several efficient algorithms, such as construction of optimal network architecture via fast cascade-correlation, dy-namic optimization of learning parameters via simultaneous determination, avoiding overfitting problem via fast cross-val-idation.The experimental results show that the heuristic approach can automatically design optimal neural network withgood generalization capability and optimal network and short training time in comparison with other algorithms.

  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2006年23期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】62
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