%0 Journal Article
%T 一种多层前馈网参数可分离学习算法
%A 章云
%A 毛宗源
%A 杨宜民
%J 自动化学报
%P 439-446
%D 1998
%X ？目前大部分神经网络学习算法都是对网络所有的参数同时进行学习.当网络规模较大时,这种做法常常很耗时.由于许多网络,例如感知器、径向基函数网络、概率广义回归网络以及模糊神经网络,都是一种多层前馈型网络,它们的输入输出映射都可以表示为一组可变基的线性组合.网络的参数也表现为二类:可变基中的参数是非线性的,组合系数是线性的.为此,提出了一个将这二类参数进行分离学习的算法.仿真结果表明,这个学习算法加快了学习过程,提高了网络的逼近性能.
%K 神经网络
%K 学习算法
%K 系统辨识
%K 参数解耦
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract16838.shtml