信息理论框架下的神经网络构建
李爱军
罗四维
刘蕴辉
黄华
1.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000443.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000444.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但双不降低神经网络性能.
关键词：决策树信息理论基于熵的神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(650373029)高等学校博士学科点专项科研项目(20020004020)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
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