基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络

来源 :辽宁工程技术大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：manaijin

【摘要】

：

前馈神经网络的结构直接影响网络的性能.构造基于拟牛顿法(Quasi-Newton Algorithm)的前馈神经网络模型,为了优化神经网络结构,尝试引入重置算法(Early Restart Algorithm),

【作者】

：

刘宁

【机构】

：

南京财经大学国际经贸学院

【出处】

：

辽宁工程技术大学学报

【发表日期】

：

2004年4期

【关键词】

：

重置算法神经网络结构优化 early restart algorithm neural network structure optimization

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前馈神经网络的结构直接影响网络的性能.构造基于拟牛顿法(Quasi-Newton Algorithm)的前馈神经网络模型,为了优化神经网络结构,尝试引入重置算法(Early Restart Algorithm),得到基于重置的拟牛顿动态前馈神经网络.对比实验表明,重置算法的引入有效地解决了结构优化问题,优化后的神经网络具有良好的收敛性与稳定性.

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