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推进学习对传神经网络ACPN

林励莉 王涛

林励莉, 王涛. 推进学习对传神经网络ACPN[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2011, (2).
引用本文: 林励莉, 王涛. 推进学习对传神经网络ACPN[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2011, (2).
Improved counterpropagation networks with adaptive learning strategy[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2011, (2).
Citation: Improved counterpropagation networks with adaptive learning strategy[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2011, (2).

推进学习对传神经网络ACPN

基金项目: 

科技部项目

详细信息
    通讯作者:

    林励莉

Improved counterpropagation networks with adaptive learning strategy

  • 摘要: 结合Adaboost算法的加权投票机制,提高对传神经网络算法CPN(Counterpropagation Networks)的学习效率,提出新型快速分类算法ACPN.实验证明,新算法的学习最小误差比传统CPN算法下降了96%,训练时间同比下降44%,网络训练阶段误差下降趋势明显稳定,不像传统CPN有一定的波动性.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-09-06
  • 修回日期:  2011-03-01
  • 刊出日期:  2011-05-25

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