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从函数映射的角度,以三层前向神经网络为例,对神经网络的映射关系进行了分析,提出前向神经网络的映射关系可以视为一种广义级数展开,展开系数就是隐层与输出层的连接权,而传递函数的作用在于提供一个“母基”,它与输入到隐层间的连接权一起,构造了不同的展开函数。根据这一理论,着重对神经网络传递函数在映射中的作用进行了分析,指出如果灵活选择多个复合传递函数,可以使网络以更少的参数、更少的隐节点,完成从输入到输出的映射,从而提高神经网络的泛化能力。利用遗传优化对一个两类分类问题的训练仿真结果表明,采用混合传递函数,