一种基于非负绞杀的循环神经网络变量选择与结构优化算法

来源 :齐鲁工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chasel
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神经网络是一种利用大量简单结构表达复杂函数的新型建模方法,近年来得到了深入研究和广泛应用。循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)因其记忆功能这一特性,被广泛应用于语音识别、机器翻译等领域。然而,实际生产过程建模存在变量多、非线性高、动态性强等难题,且现有的RNN算法难以取得较高的预测精度。目前,对于RNN的优化多集中于输入层的变量选择,较少考虑网络结构中隐含层的优化问题。本文提出一种面向循环神经网络的输入变量选择及结构优化算法,采用非负绞杀(Nonnegative Gar
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