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提出了一种神经网络参数的初始化方法——向量单位化方法．从理论上分析了该方法的优点：（1）具有明确的数学意义和良好的数学性质；（2）能有效避免网络进入饱和区，提高网络的收敛性能．最后通过BP网络的实例对该方法的优点进行了实证研究，结果表明方法同样适用于其他类型的神经网络，具有积极的推广意义．
一种值得推广的神经网络参数初始化方法
【摘 要】
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提出了一种神经网络参数的初始化方法——向量单位化方法．从理论上分析了该方法的优点：（1）具有明确的数学意义和良好的数学性质；（2）能有效避免网络进入饱和区，提高网络的收敛性能．最后
【机 构】
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南京铁道职业技术学院苏州校区基础部
【出 处】
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陕西科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年6期
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