前馈神经网络结构新型剪枝算法研究  

A New Pruning Algorithm for Feedforward Neural Network

作　　者：孙环龙[1] 王汝凉[1] 李双[1] 查本波 张珊珊[1] 

机构地区：[1]广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁530023

出　　处：《广西师范学院学报（自然科学版）》2013年第4期55-60,共6页Journal of Guangxi Teachers Education University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(60864001)

摘　　要：研究神经网络的结构优化,提出采用基于贡献值与输出连接的权重来修剪节点,节点是直接剪枝而不是消除存有内在联系的节点;该方法认为神经元贡献值低于阈值,那么此神经元就是毫无意义的,同时将该算法应用于非线性函数逼近,实验结果表明,在不牺牲网络性能的情况下,采用新型剪枝算法来修剪神经网络节点是非常有意义的,所提出的算法也是非常有效的。In this paper ,based on the value and contribution of weights connected to the output node pruning ,pruning nodes are not directly linked to eliminate the inherent node ;neurons contribute to the method that is below the threshold value ,then the neuron is meaningless .Meanwhile ,the algo-rithm is applied to nonlinear function approximation ,the results show that the network performance without sacrificing the case ,using new pruning algorithm neural network node pruning is very mean-ingful that the proposed algorithm is also very effective .

关 键 词：多层前馈神经网络 输入和隐含层神经元修剪 权重 非线性函数逼近 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]