两种典型神经网络容错方法的比较

来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lfm888

【摘要】

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Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优缺点.文中对

【作者】

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许荔秦胡东成

【机构】

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清华大学自动化系

【出处】

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自动化学报

【发表日期】

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2002年5期

【关键词】

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神经网络容错方法冗余学习算法 SC算法 rehidden算法多层感知器 Algorithms Redundancy Reliability

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Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进行了讨论.

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