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1、隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次引起廣大研究人員關(guān)注,改善前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)。本文將從Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(由若干Adaline神經(jīng)元組成)結(jié)構(gòu)變化對(duì)輸出的影響(即結(jié)構(gòu)敏感)性角度入手,對(duì)Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)敏感性計(jì)算進(jìn)行詳細(xì)推導(dǎo),以期用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)敏感性研究結(jié)論來(lái)指導(dǎo)Madaline網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),并結(jié)合Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法打造出能使性能滿足學(xué)習(xí)任務(wù)且能夠優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)
2、結(jié)構(gòu)的Madaline網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)機(jī)制。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
(1)提出了基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化下的Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)敏感性計(jì)算算法。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)規(guī)模變小或變大都會(huì)一定程度上影響網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果,因此,本文提出了基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化下的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)敏感性,并推導(dǎo)出計(jì)算過(guò)程。
(2)提出了更為合理的、基于敏感性的Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)裁剪算法。在本文Madaline網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)敏感性計(jì)算理論的基礎(chǔ)上,通過(guò)直接計(jì)
3、算因裁剪網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)輸出變化,以此來(lái)更真實(shí)地度量網(wǎng)絡(luò)因結(jié)構(gòu)裁剪而導(dǎo)致的性能損失,并進(jìn)一步來(lái)指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的裁剪。
(3)提出了更為合理的、基于敏感性的Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擴(kuò)展算法。本文的結(jié)構(gòu)擴(kuò)展算法要求在每次給訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)增加一個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)時(shí),都必須遵循最小擾動(dòng)原則,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的敏感性選出使得網(wǎng)絡(luò)輸出影響小網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
(4)提出了基于敏感性的Madaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)算法。該算法在網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
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