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基于Lasso稀疏学习的径向基函数神经网络模型
被引量:
7
1
作者
崔晨
邓赵红
王士同
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期173-177,共5页
传统径向基函数(RBF)神经网络模型使用完整的隐含层节点进行模型构建时,会因缺乏隐含层节点抽取机制而使得受训模型的泛化性能下降,导致模型更加复杂。为此,提出一种改进的RBF神经网络模型。通过Lasso稀疏约束对隐含层节点和输出层连接...
传统径向基函数(RBF)神经网络模型使用完整的隐含层节点进行模型构建时,会因缺乏隐含层节点抽取机制而使得受训模型的泛化性能下降,导致模型更加复杂。为此,提出一种改进的RBF神经网络模型。通过Lasso稀疏约束对隐含层节点和输出层连接权值进行稀疏表示,去除冗余和不相关隐含层节点的同时保留重要的隐含层节点,并使用交叉验证和网格搜索确定收缩参数以优化模型分类性能。实验结果表明,与现有RBF神经网络模型相比,该模型具有更低的计算复杂度和更高的分类精度。
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关键词
数据挖掘
lasso稀疏学习
径向基函数
神经网络
收缩参数
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职称材料
题名
基于Lasso稀疏学习的径向基函数神经网络模型
被引量:
7
1
作者
崔晨
邓赵红
王士同
机构
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期173-177,共5页
基金
国家自然科学基金(61772239
61403247)
+1 种基金
国家重点研发计划(2016YFB0800803)
江苏省杰出青年基金(BK20140001)
文摘
传统径向基函数(RBF)神经网络模型使用完整的隐含层节点进行模型构建时,会因缺乏隐含层节点抽取机制而使得受训模型的泛化性能下降,导致模型更加复杂。为此,提出一种改进的RBF神经网络模型。通过Lasso稀疏约束对隐含层节点和输出层连接权值进行稀疏表示,去除冗余和不相关隐含层节点的同时保留重要的隐含层节点,并使用交叉验证和网格搜索确定收缩参数以优化模型分类性能。实验结果表明,与现有RBF神经网络模型相比,该模型具有更低的计算复杂度和更高的分类精度。
关键词
数据挖掘
lasso稀疏学习
径向基函数
神经网络
收缩参数
Keywords
data mining
lasso
sparse learning
Radial Basis Function(RBF)
neural network
shrinkage parameter
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Lasso稀疏学习的径向基函数神经网络模型
崔晨
邓赵红
王士同
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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职称材料
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参考文献
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