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一种采用拆分组装构造神经网络的新途径 被引量:2

A New Way for Constructing Neural Networks by Division and Assembly
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摘要 通过比较BP各种模式,提出了BP神经网络的拆分和组装方法,阐述了它的正确性,并采用该方法来构造成一个学习结果达到均 方根误差全局最小点的BP神经网络。该方法在有效克服局部极小点这一问题上具有普遍意义。 By analyzing BP training model, a solution named division and assembly by deducing the size of BP neural network to overcome entering the local best points is introduced. The dividing process is realized by dividing a big BP neural network into several small ones, each of which can carry out study alone. Thereafter, they can be assembled to become the quondam big BP neural work. This approach is analyzed in detail with an example.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期161-162,220,共3页 Computer Engineering
基金 国家"十五"重点科技攻关资助项目(2001BA307B01-0201)
关键词 局部极小 组装方法 BP神经网络 分组 正确性 拆分 新途径 学习结果 克服 模式 Neural network Division and assembly of neural network BP algorithm
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