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隐层神经元采用相同的激励函数会限制网络的非线性表达能力,因此,提出变参数激励函数,在学习中同时调整网络权值和激励函数的参数,增强网络的表达能力.并使用遗传算法与MBP结合的学习算法训练网络.此方法具有全局收敛能力和很高的精度.
采用变参数激励函数的人工神经网络
【摘 要】
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隐层神经元采用相同的激励函数会限制网络的非线性表达能力,因此,提出变参数激励函数,在学习中同时调整网络权值和激励函数的参数,增强网络的表达能力.并使用遗传算法与MBP结
【机 构】
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清华大学自动化系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2001年12期
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