| 一种改进的神经网络相关性剪枝算法 |
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| 引用本文： | 李小夏,李孝安. 一种改进的神经网络相关性剪枝算法[J]. 电子设计工程, 2013, 21(8): 65-67 |
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| 作者姓名： | 李小夏 李孝安 |
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| 作者单位： | 西北工业大学计算机学院,陕西西安,710129 |
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| 摘 要： | 神经网络的剪枝有利于网络结构的简化,而作为剪枝算法中的比较重要的相关性剪枝算法,在计算了隐层节点输出的线性相关性和方差后,对于如何根据线性相关值和方差值删除节点并没有给出明确的界限。文章通过研究神经网络的相关性剪枝算法,给出一种以网络的误差传递为思想,根据方差值删除节点的方法,并通过实验证明,该方法不仅能够有效的简化网络结构,保证网络精度,而且计算简单。
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| 关 键 词： | 神经网络 剪枝算法 相关性 误差传递 |
An improved correlation pruning algorithm for artificial neural network |
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| LI Xiao-xia , LI Xiao-an. An improved correlation pruning algorithm for artificial neural network[J]. Electronic Design Engineering, 2013, 21(8): 65-67 |
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| Authors: | LI Xiao-xia LI Xiao-an |
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| Affiliation: | (School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710129,China) |
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