一种基于信息熵的神经网络规则表示

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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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