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;
