| 基于粒子群优化的深度随机神经网络 |
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| 引用本文： | 凌青华,宋余庆,韩飞.基于粒子群优化的深度随机神经网络[J].江苏科技大学学报(社会科学版),2020,34(1):69-74. |
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| 作者姓名： | 凌青华 宋余庆 韩飞 |
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| 作者单位： | 江苏大学 计算机科学与通信工程学院,镇江212013;江苏科技大学 计算机学院,镇江212003,江苏大学 计算机科学与通信工程学院,镇江212013,江苏大学 计算机科学与通信工程学院,镇江212013 |
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| 基金项目： | 江苏省普通高等学校研究生科研创新计划 |
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| 摘 要： | 针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度.
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| 关 键 词： | 随机神经网络 深度自动编码器 粒子群优化 超限学习机 |
Deep random neural network based on particle swarm optimization |
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| LING Qinghua,SONG Yuqing,HAN Fei.Deep random neural network based on particle swarm optimization[J].Journal of Jiangsu University of Science and Technology:Natural Science Edition,2020,34(1):69-74. |
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| Authors: | LING Qinghua SONG Yuqing HAN Fei |
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