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。
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;