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一类目标函数的逆向构造

贾颖 杜利民 侯自强

贾颖, 杜利民, 侯自强. 一类目标函数的逆向构造[J]. 电子与信息学报, 2000, 22(2): 233-239.
引用本文: 贾颖, 杜利民, 侯自强. 一类目标函数的逆向构造[J]. 电子与信息学报, 2000, 22(2): 233-239.
Jia Ying, Du Limin, Hou Zijiang . INVERSE CONSTRUCTING OF A SET OF OBJECTIVE FUNCTIONS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(2): 233-239.
Citation: Jia Ying, Du Limin, Hou Zijiang . INVERSE CONSTRUCTING OF A SET OF OBJECTIVE FUNCTIONS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(2): 233-239.

一类目标函数的逆向构造

INVERSE CONSTRUCTING OF A SET OF OBJECTIVE FUNCTIONS

  • 摘要: 面向解决真实世界问题的神经应用需求,本文提出了一种构造目标函数的逆向方法,即将目标函数的构造任务转化为误差信号的设计。应用这一方法,我们构造出了一类的目标函数,它不仅可以解除均方误差(MSE)函数的假饱和状态,从而缩短了网络的训练时间,而且能够克服相对熵函数带来的过度适应性问题,从而提高了网络的泛化能力。
  • Richard M D, Lippmann R P. Neural network classifiers estimate Bayesian a posteriori probabilities[J].Neural Computation.1991, 3:461-483[2]Gish H. A probabilistic approach to the understanding and training of neural network classifiers,Proc. IEEE Intl Conf. on ASSP, New Mexico, USA: 1990, 1361-1364.[3]Haykin S. Neural Netwoks: Comprehensive Foundation. New York: Macmillan College Publishing Company, 1994, 696. [4]Karayiannis N B. Accelerating the training of feedforward neural networks using generalized Hebbian rules for initializing the internal representations. IEEE Trans. on Neural Networks,1996, 7(2): 419-425.[4]Morgan N, Bourlard H. Continuous speech recognition: An introduction to the hybrid HMM/connectionist approach. IEEE Signal Processing Magazine, 1995, 12(3): 25-42.[5]杜利民,候自强.自动语音识别中的人工神经网络方法.物理学进展,1996,(9).[6]焦李成.神经网络系统理论,西安:西安电子科技大学出版社,1992,26-41.
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出版历程
  • 收稿日期:  1998-07-24
  • 修回日期:  1999-02-15
  • 刊出日期:  2000-03-19

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