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全复值松弛网络的元认知学习算法。 (英语) Zbl 1254.68223号

摘要:本文提出了一种用于单隐层复值神经网络的元认知学习算法,称为“元认知全复值松弛网络(McFCRN)”。McFCRN有两个组件:认知组件和元认知组件。全复值松弛网络(FCRN)在隐层具有全复值类高斯激活函数(sech),在输出层具有指数激活函数,构成认知组件。元认知成分包含一个自我调节学习机制,该机制通过从一系列训练数据中决定学习什么、何时学习和如何学习来控制FCRN的学习能力。认知元件的输入参数是随机选择的,输出参数是通过最小化对数误差函数来估计的。将对数误差函数中幅度和相位误差的显式最小化问题转化为线性方程组,并对FCRN的输出参数进行了解析计算。McFCRN从零个隐藏神经元开始,构建近似目标函数所需的神经元数。元认知组件为FCRN选择最佳学习策略以从训练数据中获取知识,并调整学习策略以实现最佳人类学习组件。对函数逼近和实值分类问题的性能研究表明,所提出的McFCRN的性能优于文献中报道的现有结果。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等)

软件:

UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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