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在神经网络结构寻优中，样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计，进而根据规模给出一个结构，使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。
样本复杂性估计算法优化神经网络结构
【摘 要】
：
在神经网络结构寻优中，样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计，进而根据规模给出一个结构，使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明
【机 构】
：
广东交通职业技术学院
【出 处】
：
广东交通职业技术学院学报
【发表日期】
：
2009年2期
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