【摘 要】
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文章主要讨论了和信息论与编码在人工神经网络中的应用有关的三个方面的内容:1.人工神经网络的输入样本经过各神经网络层得到输出结果这一过程,可以视为信息在网络在的传递过
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文章主要讨论了和信息论与编码在人工神经网络中的应用有关的三个方面的内容:1.人工神经网络的输入样本经过各神经网络层得到输出结果这一过程,可以视为信息在网络在的传递过程.在此过程中,信息量不可能增加,总量减少或者保持不变,遗失的信息不可能被恢复.因此,可以用信息熵来计算神经网络中信息量损失的程度,进而比较人工神经网络的性质.2.在设计一个人工神经网络时,该文讨论了用互信息量对输入到人工神经网络中的样本特征进行特征选择,减少输入样本的特征维数的方法.3.根据信息论与编码理论,可以把人工神经网络解释为编码器,人工神经网络的输入经过层层转换后,在输出层中得到相应的码字,即期望的输出.网络中的权值和阀值这些参数实际上决定了网络"编码"的规则.人工神经网络训练的目的就是找出一种较优的编码规则,使输入的样本得到正确的编码.最后给出了用人工神经网络实现纠错码编码的具体方案.
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