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神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法 [推广有奖]

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摘要:针对反向传播学习算法及其改进算法中出现的过拟合问题,探讨了三种解决方法:调整法、提前停止法和隐层节点自生成法,并用实例对三种方法进行了验证和比较.其中,调整法和提前停止法针对一个较大的网络可以解决过拟合问题,而隐层节点自生成法的提出既能避免过拟合问题,又能获得最少神经元网络结构.这三种方法有效地解决了在神经网络学习过程中的过拟合问题,提高了网络的适应性.它们不仅适合于函数逼近,而且可以推广到其他网络结构等应用领域.http://www.cqvip.com//QK/97495X/200204/7390435.html

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关键词:神经网络学习 解决方法 学习算法 神经网络 神经网 神经网络 计算机 BP算法 过拟合 均方误差

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