【摘 要】
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针对手写体数字的特点并从实用性的角度出发，采用了一种融字符特征抽取和识别于一体的五层结构的前向传播网络，为了减少连接权值的个数，在网络中采用了权值共享和部分映射，在系统的训练过程中，利用误差函数的二阶导数加速网络的收敛，取得了较好的结果，比传统ＢＰ算法快４～５倍。在此基础上，利用二阶导数的信息对网络进行了神经损伤即鲁棒性实验，使网络权值数大大减少。
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针对手写体数字的特点并从实用性的角度出发，采用了一种融字符特征抽取和识别于一体的五层结构的前向传播网络，为了减少连接权值的个数，在网络中采用了权值共享和部分映射，在系统的训练过程中，利用误差函数的二阶导数加速网络的收敛，取得了较好的结果，比传统ＢＰ算法快４～５倍。在此基础上，利用二阶导数的信息对网络进行了神经损伤即鲁棒性实验，使网络权值数大大减少。
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