基于全局和局部搜索的整型权值神经网络混合学习算法

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 41次 | 上传用户：zhongxuanshiye

【摘要】

：

提出基于全局搜索(差分进化算法)和局部搜索(模式搜索)的混合型神经网络学习算法(DEPS),并采用查找逼近法对sigmoid函数进行优化。实验部分采用曲线逼近和纱线图片分类两个实验,并与基本差分进化算法(ODE)和可再生动态差分进化算法(RDDE)在算法效率和性能进行对比、验证,说明算法的有效性。最后对整型和浮点型神经网络进行速度测试比较,说明整型权值神经网络在计算速度上远远快于浮点型权值神经网络

【作者】

：

卢金鑫

【机构】

：

杭州电子科技大学智能与软件技术研究所

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2014年02期

【关键词】

：

整型权值浮点型权值神经网络差分进化算法模式搜索嵌入式系统 Integer weight Floatweight Neural networkDiffe

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