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用改进的非监督学习方法加速前馈神经网络的训练

Accelerating the Training of Feedforward Neural Networks Using Improving Unsupervised Learning Principle
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摘要 本文对非监督学习方法和前馈神经网络的结构进行一些简单的改进。用改进后的结构和学习方法初始化前馈神经网络的权值 ,使前馈神经网络的训练速度和逼近精度显著提高。最后本文通过仿真实例验证了该方法。 In this paper,a little simple improvement was made on unsupervised learning principle and feedforward neural networks configuration.The synaptic weights of the networks is initiated with them.It is advanced notability for the networks learning.At last, the simulation is given to show the properties of the method.
作者 方斌 朱明星
出处 《微机发展》 2000年第3期1-3,共3页 Microcomputer Development
关键词 前馈神经网络 非监督学习方法 BP算法 Neural Networks Unsupervised Learning Initialization of the Synaptic Weights Convergent Speed Approximative Precision
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参考文献2

二级参考文献1

  • 1包约翰,自适应模式识别与神经网络,1992年

共引文献22

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