摘要
提高前馈神经网络的推广能力是深受关注的问题。本文根据我们最近提出的一个网络有效推广的准则，从提高网络特征提取能力、分类能力和修改神经元激活函数等几方面给出了若干实际方案。我们在任意手写数字识别问题上的实验结果证实了这些方法的有效性。
Based on a criterion for effective generalization of networks, several practical methods toimprove the generalization performance of feedforward neural networks are proposed,including enhancing thefeature extractor and classifier and modifying the activation function of neuron.The simulation results on hand-written character recognition confirm that our models have good generalization abilities.
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1998年第4期116-119,共4页
Acta Electronica Sinica
基金
江苏省青年科技基金
国家自然科学基金
关键词
前馈神经网络
推广能力
特征提取
分类能力
: Feedforward neural networks , Generalization, Feature extraction, Classification, Activation function
