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神经网络的学习误差函数及泛化能力

来源期刊:控制与决策2000年第1期

论文作者:李杰 韩正之

文章页码:95 - 97

关键词:神经网络;泛化能力;学习误差函数;概率表示;K—L信息距离;

摘    要:用于训练神经网络的样本点集不可避免地会受到噪声污染。利用神经网络的概率描述,通过研究K—L信息距离和神经网络泛化能力的关系,构造一个新的神经网络学习误差函数。泛化能力分析和仿真结果表明了该学习误差函数的合理性。

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神经网络的学习误差函数及泛化能力

李杰,韩正之

上海交通大学智能工程研究所!200030

摘 要:用于训练神经网络的样本点集不可避免地会受到噪声污染。利用神经网络的概率描述,通过研究K—L信息距离和神经网络泛化能力的关系,构造一个新的神经网络学习误差函数。泛化能力分析和仿真结果表明了该学习误差函数的合理性。

关键词:神经网络;泛化能力;学习误差函数;概率表示;K—L信息距离;

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