神经网络泛化特性改善方法

被引：11

作者：

张胜 ^{[1
]}

刘红星 ^{[2
]}

高敦堂 ^{[2
]}

王蔚 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京师范大学

[2] 南京大学电子科学与工程系

来源：

计算机应用与软件 | 2005年 / 12期

关键词：

人工神经网络; 泛化特性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

人工神经网络(ANN)的泛化特性是其最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。在近二十年ANN的快速发展中,涌现了不少改善ANN泛化特性的方法,但是目前ANN的泛化问题仍然十分突出。本文对现有的ANN泛化特性改善方法进行了归纳整理,将它们归纳在五条改善途径之下,评价和检验了现有改善方法所能达到的水平和存在的不足,并对进一步改善ANN泛化特性的方法和途径进行了展望。

引用

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共 7 条

[1] 一种选择性神经网络集成构造方法 [J].