楼主: DL-er
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一种基于神经网络复杂度的修剪算法 [推广有奖]

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DL-er 在职认证  发表于 2017-9-26 02:20:01 |AI写论文

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摘要:针对神经网络结构设计问题,提出一种基于神经网络复杂度的修剪算法.其实质是在训练过程中,利用网络连接权矩阵的协方差矩阵计算网络的信息熵,获得网络的复杂度;在保证网络信息处理能力的前提下,删除对网络复杂度影响最小的隐节点.该算法不要求训练网络到代价函数的极小点,适合在线修剪网络结构,并且避免了结构调整前的网络权值预处理.通过对典型函数逼近的实验结果表明,该算法在保证网络逼近精度的同时,可有效地简化网络结构.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91549X/201006/34251541.html

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关键词:神经网络 神经网 协方差矩阵 cqvip 网络结构 修剪算法 神经复杂度 互信息熵

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