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一种基于信息熵的神经网络规则表示
一种基于信息熵的神经网络规则表示
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jklbnm123jkl
【摘 要】
:
把信息熵引入到逆向传播神经网络的代价函数中,通过对分类规则的学习,在隐层获得有组织的激励模式,并据此裁剪多余的隐节点和连接,使得每条分类规则能够与唯一的隐层节点,输出节点
【作 者】
:
吴新根
吕维雪
【机 构】
:
浙江大学生物医学研究所
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
1996年5期
【关键词】
:
神经网络
专家系统
脆弱性
信息熵
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把信息熵引入到逆向传播神经网络的代价函数中,通过对分类规则的学习,在隐层获得有组织的激励模式,并据此裁剪多余的隐节点和连接,使得每条分类规则能够与唯一的隐层节点,输出节点对应,因此网络中的每五个节点有了明确的意义并可以跟踪解释网络的推理过程。
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