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两种典型神经网络容错方法的比较

许荔秦 胡东成

许荔秦, 胡东成. 两种典型神经网络容错方法的比较. 自动化学报, 2002, 28(5): 700-707.
引用本文: 许荔秦, 胡东成. 两种典型神经网络容错方法的比较. 自动化学报, 2002, 28(5): 700-707.
XU Li-Qin, HU Dong-Cheng. Comparison of Two Typical Fault-Tolerance Algorithms of Neural Networks. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2002, 28(5): 700-707.
Citation: XU Li-Qin, HU Dong-Cheng. Comparison of Two Typical Fault-Tolerance Algorithms of Neural Networks. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2002, 28(5): 700-707.

两种典型神经网络容错方法的比较

详细信息
    通讯作者:

    许荔秦

  • 中图分类号: TP202.1

Comparison of Two Typical Fault-Tolerance Algorithms of Neural Networks

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    Corresponding author: XU Li-Qin
  • 摘要: Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错 算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优 缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条 件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进 行了讨论.
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出版历程
  • 收稿日期:  2000-07-21
  • 刊出日期:  2002-05-20

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