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国家自然科学基金(606674066)
作品数:
1
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相关作者:
乔俊飞
张昭昭
沈学利
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乔俊飞
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1篇
2009
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基于权值e指数信息熵的前馈网络修剪算法
2009年
针对神经网络结构设计的难点,定义神经网络连接权值的e指数信息熵,该熵克服了Shannon熵固有的缺点,但与Shannon熵对不确定性的描述具有相同的效果。将其作为惩罚项引入神经网络学习的目标函数中训练神经网络,由于熵函数特有的属性,对神经网络中小的连接进行惩罚而对大的连接进行鼓励,从而使神经网络中小的权值迅速收敛到零值附近。通过删除零值附近的权连接进而达到简化神经网络结构的目的。典型非线性函数逼近的仿真试验结果表明,该修剪算法在保证其逼近性能的同时,可以简化神经网络结构。
张昭昭
沈学利
乔俊飞
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前馈网络
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