用于神经网络容错的动态冗余BP算法
TN-052; 多层感知器(MLP)的容错性传统上采用改进算法和部件冗余方法.该文提出了一种动态冗余BP算法,这种方法在传统的带冲量项的自适应BP算法的学习过程中,根据各权值"重要度"的不同选取重要的权值进行冗余处理.该算法能有效地提高网络的容错能力,与学习中注入故障这一典型的容错改进算法相比,尽管容错能力并不突出,但相对可节省大量的学习时间....
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| Veröffentlicht in: | 电子与信息学报 2001, Vol.23 (10), p.984-988 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | TN-052; 多层感知器(MLP)的容错性传统上采用改进算法和部件冗余方法.该文提出了一种动态冗余BP算法,这种方法在传统的带冲量项的自适应BP算法的学习过程中,根据各权值"重要度"的不同选取重要的权值进行冗余处理.该算法能有效地提高网络的容错能力,与学习中注入故障这一典型的容错改进算法相比,尽管容错能力并不突出,但相对可节省大量的学习时间. |
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| ISSN: | 1009-5896 |