音素分类用函数链网的训练和结构优化

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提出用于音素分类的函数链神经网的加速训练和结构优化算法,其基本思想是:在用改进BP法训练网络参数同时,逐步删剪对正确分类无用的联结和整个训练集中活度相关的节点,以获得最小化网络.实验表明,所提算法能显著改善BP训练性能,简化分类网结构,而很少影响其分类性能。 The basic idea of ​​this method is to train the neural network of function chain for the phoneme classification and optimize the structure. The basic idea is that while training the network parameters by improved BP method, Nodes in order to obtain the minimized network.Experiments show that the proposed algorithm can significantly improve the BP training performance and simplify the classification network structure with little influence on its classification performance.
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