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本文针对ＢＰ前馈神经网络存在的训练时间长、容易陷入局部极小等问题，研究了一个基于机器学习的神经网络初始化方法。实验结果表明，用这种方法初始化神经网络，提高了神经网络的学习效率和泛化能力，并且可以有效地抑制陷入局部极小的可能性。
一个基于机器学习的神经网络初始化方法
【摘 要】
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本文针对ＢＰ前馈神经网络存在的训练时间长、容易陷入局部极小等问题，研究了一个基于机器学习的神经网络初始化方法。实验结果表明，用这种方法初始化神经网络，提高了神经网络的学习
【机 构】
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同济大学计算机系
【出 处】
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计算机研究与发展
【发表日期】
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1997年8期
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