一种估计人工神经网络泛化误差的新方法OA北大核心CSCD
A New Method to Estimate the Generalization Error of Artificial Neural Network
神经网络的结构学习就是要确定网络的拓扑，使之有较好的泛化能力.本文考虑了确定性前向网络，而其训练集合是随机点集的结构学习问题.文章定义了一种新的结构学习目标函数，给出了它与目前常用的目标函数比较的优越性，讨论了相关的学习算法，还给出了一个例子说明这种学习的效果.
The constructional learning is used to determine the architecture of neural network such that the network holds a satisfactory generalization. This paper considers the constructional learning in the case where the training set is randomly chosen from an input-output space. A new objective function of constructional learning is presented. It is illustrated the reason why this objective function is superior to other functions. The learning algorith…查看全部>>
李杰;韩正之
上海交通大学智能工程研究所上海交通大学智能工程研究所
信息技术与安全科学
人工神经网络泛化误差结构学习随机点集
《控制理论与应用》 2001 (2)
257-259,3
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