一种基于加权有向图的神经网络稀疏化算法

摘要：

通过加权有向图对人工神经网络的结构进行描述,神经网络被看成为由内部各个子系统和子系统之间的相互作用而构成的一个动力系统.通过讨论其中子系统即神经元自身以及它们之间连接的变化对整个动力系统的影响,在产生的扰动不影响神经网络的收敛性的前提下,提出一种稀疏化算法,可以在一定的误差允许范围内得到更稀疏的神经网络结构.文中使用这种算法对一个3层的BP网络实例进行了稀疏化实现,得到一个神经元更少的结构,说明基于加权有向图的神经网络稀疏化算法可以用于类似BP网络这种层次化的神经网络的稀疏化.

关键词： 人工神经网络 加权有向图 稀疏化算法 收敛性

作者: 才力 王永滨 杨莹 巩微

作者单位: 中国传媒大学,计算机与软件学院,北京,100024

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 18-21

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）