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前馈神经网络中隐层神经元数目的一种直接估计方法 被引量:20

A METHOD TO DIRECTLY ESTIMATE THE NUMBER OF THE HIDDEN NEURONS IN THE FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS
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摘要 目前还没有一个行之有效的方法直接估计前馈网络隐层神经元的数目.该文首先提出一种利用单调指数直接估算三层前馈网络隐层神经元数目的方法,以保证网络近似逼近任意给定的训练数据.理论分析和计算实验表明,此方法能够在训练之前预先确定最优(最少)或接近最优的隐层神经元数目,使得网络在训练之后不仅可以较好地反映训练数据的变化趋势,而且有较为满意的逼近精度. At the present, there are no effective methods to directly estimate the number of hidden neurons in feedforward neural networks. In this paper, a monotone index based method is presented to directly estimate the number of hidden neurons in a three layer feedforward network so that the network can approximate any given training data. Theoretical analyses and computer simulations show that by this method the optimal (least) or near optimal number of hidden neurons can be predetermined which guarantee that the network can approximate the training data to a satisfactory degree after training.
作者 李玉鉴
出处 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第11期1204-1208,共5页 Chinese Journal of Computers
关键词 单调指数 神经网络 隐层神经元 前馈神经网络 Monotone index, neural networks, hidden neurons.
  • 相关文献

参考文献5

  • 1阎平凡,电子学报,1995年,23卷,24期,63页
  • 2Yu Xiaohu,IEEE Trans Neural Networks,1992年,3卷,6期,1019页
  • 3Poston T,IEEE Proc IJCNN’91,1991年,2期,173页
  • 4Huang S C,IEEE Trans Neural Networks,1991年,2卷,1期,47页
  • 5Blum E K,Neural Networks,1991年,4卷,4期,511页

同被引文献113

引证文献20

二级引证文献67

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