| 前馈神经网络误差函数的结构形式 |
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| 引用本文： | 金聪. 前馈神经网络误差函数的结构形式[J]. 计算机研究与发展, 2003, 40(7): 913-917 |
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| 作者姓名： | 金聪 |
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| 作者单位： | 湖北大学数学与计算机科学学院,武汉,430062 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (F60 0 85 0 0 2 )，湖北省教育厅重点基金 ( 2 0 0 0A0 10 2 0 )，湖北大学重点基金 (A0 0 0 1) |
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| 摘 要： | 前馈神经网络采用有教师的学习方法．根据实际输出与希望输出之间差异的函数(即误差函数)修改网络权值和阈值，不断反复训练使误差函数达到最小．讨论了误差函数的结构形式问题，给出了误差函数在条件对数均值处取得极小值的充分必要条件．该条件实际上给出了误差函数的结构形式．进一步的分析表明，误差函数结构形式推广了已有的结果，同时，获得的结构形式具有一定的抗干扰能力．之后进一步讨论了误差函数在第1次α分位点处取得极小值的结构形式．这个结论具有更广泛的意义．结果为人工神经网络的进一步研究提供了良好的基础．
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| 关 键 词： | 前馈神经网络 误差函数 结构形式 网络权值 网络阈值 |
Structure Modality of the Error Function for Feedforward Neural Networks |
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| JIN Cong. Structure Modality of the Error Function for Feedforward Neural Networks[J]. Journal of Computer Research and Development, 2003, 40(7): 913-917 |
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| Authors: | JIN Cong |
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| Keywords: | neural network error function structure modality |
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