A New Architecture of Neural Networks Array Replacing of a Multiple Outputs BP Model Networks
用一组单输出的子网络代替多输出的BP网络

BP网络是使用最广泛的神经网络模型。在BP网络模型中,输入信息(X_1,X_2,…,X_m)首先通过各输入结点前向传播到下一层的各结点,这下一层就是所谓的隐含层,隐含层可以是一层也可以是多层,最后通过输出层得到输出信息(y_1,y_2,…,y_n)。在BP网络中,输入结点和输出结点的个数由具体问题决定,隐层单元的个数是可变的。如果具体问题的目标输出是多维的,BP网络就具有多个输出结点。本文提出了一种子网组的结构,用来代替多输出的单个BP网络。子网组即是对问题目标输出的每一维建立一个单输出的BP网络,整个子网组结构的输出由这n个子网络组合而成。本文还给出了一种子网组结构的学习算法,并证明了该学习算法能够达到更好的学习效果。