查詢結果分析
來源資料
頁籤選單縮合
題名 | 多層認知網路隱藏神經元分析 |
---|---|
作者姓名(中文) | 周義昌; | 書刊名 | 電信研究 |
卷期 | 22:3 1992.06[民81.06] |
頁次 | 頁281-290 |
專輯 | 類神經網路專集 |
分類號 | 312.2 |
關鍵詞 | 分析; 神經元; 認知網路; 隱藏; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 隱藏神經元是多層認知網路最重要的部份。本文針對隱藏神經元的相關問題,作了廣泛的探討。首先介紹一般性決定神經元數目的方法。接下報我們提出應用QR分解法來消滅學習後多餘的神經元以減少網路的計算量。外,我們也從網路容錯的觀點來探討如何增加神經元以提高其容錯能力。相關的演算法或公式都將詳細地證明以確保在實際的應用中確實可行。 |
英文摘要 | The hidden neurons play an important role in multi-layer perception. And how to decide the number of hidden neurons has been studied in the literature. In this paper, we present a wide exploration of this problem. The general methods for deciding the number of hidden nodes are fist introduced. In order to reduce the amount of computation, we apply the QR decomposition for deleting the redundant hidden neurons. We also present a constrained training algorithm for training neural network with higher degree of fault tolerance. And the proof of related algorithms and equations are also given. |
本系統之摘要資訊系依該期刊論文摘要之資訊為主。