未找到相关数据
神经网络学习中“附加样本”的技术
被引：6
作者：
张铃
张钹
机构：
[1] 安徽大学人工智能研究所
[2] 清华大学计算机科学与技术系
[3] 清华大学智能技术与系统国家重点实验室
来源：
关键词：
神经网络;
FP算法;
附加样本;
最小覆盖;
D O I：
10.13328/j.cnki.jos.1998.05.010
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
本文将网络的先验知识和网络的样本集知识有机结合起来，提出“附加样本”的神经网络新学习算法，其计算复杂性仅为多项式（上界≤Ｏ（ｎ４），用该算法可以设计出性能更好的神经网络．本文第１节简单介绍ＦＰ算法以及ＦＰ覆盖算法，第２节提出ＦＰ统计附加样本算法．最后举一例子说明用该算法可以设计出性能良好的网络．
引用
收藏
页码：52 / 58
页数：7
相关论文