發(fā)布時(shí)間：2017-11-18 11:19

  本文關(guān)鍵詞：隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀與展望

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【摘要】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)學(xué)習(xí)克服了傳統(tǒng)梯度類算法所固有的收斂速度慢及局部極小問題,最近已成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一�；陔S機(jī)學(xué)習(xí)的思想,人們?cè)O(shè)計(jì)了不同結(jié)構(gòu)的隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本文旨在回顧總結(jié)隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,給出其發(fā)展趨勢(shì)。首先,提出隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡化模型,并基于簡化模型給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)學(xué)習(xí)算法;其次,回顧總結(jié)隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀,基于簡化模型分析不同結(jié)構(gòu)隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能及隨機(jī)權(quán)初始化方法;最后,給出隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)今后的發(fā)展趨勢(shì)。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;計(jì)算智能與智能系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;濟(jì)南大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61533002,61603012) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(Z141100001414005) 北京市教委基金項(xiàng)目(km201410005001,KZ201410005002)
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過模仿大腦神經(jīng)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)及活動(dòng)機(jī)理進(jìn)行信息處理的新型網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具有從環(huán)境中學(xué)習(xí)的能力,并引起諸多領(lǐng)域的廣泛關(guān)注,比如信號(hào)處理、智能控制、模式識(shí)別、圖像處理、非線性系統(tǒng)建模與優(yōu)化、大數(shù)據(jù)處理、知識(shí)處理等領(lǐng)域[1-6]。迄今為止,應(yīng)用最為廣泛的神

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1199605