多层感知机分类器行为延拓线性分析及其应用.pdfVIP

第 卷 第 期 青 岛 海 洋 大 学 学 报 88 $ 88%$*N8(:j 8 年 月 $((8 8 ]R^L_‘5RaRbc‘_ ^_decLfd6g Rahd_iS‘R +FGHk#$((8 多层感知机分类器行为延拓线性分析及其应用! #$ $ 冯天瑾 丁香乾 冯遵成 中国海洋大学 电子工程系 信息工程中心 青岛 % $ # $’’()* 摘 要 严谨的线性判别函数与判别面的理论 适用于线性阈值 模型 神经元分类行为分析 本 # % * - +, 文将此理论扩展到非线性 神经元 分析了用来解决模式分类问题的 由 神经元构成 ./012/3 # 4 ./012/3 的单隐层 多层感知机 的内部行为 并通过一系列近似推理与实验验证 提出了将隐层权重矢 % * # +5, 量初始值均匀地分布在权重空间的一个圆 超球面 上的方法 针对几个困难的分类问题的实验表 % * - 明 该方法抓住了 分类器内部行为的重要特征 它使 分类器跨越了可能存在的学习难点 # +5, # +5, # 把学习起点放在达到目标较简便的路经上 此方法在理论上简单直接 应用上方便有效 具有一定的 - # # 普遍性- 关键词 多层感知机的内部行为 多层感知机分类器 线性判别函数 判定面 权重初始化 中图法分类号 78 文章编号 ((97’$%$((8*($98(:9() 6, AB 早在 年 有过 笼罩在神经网络上的神秘面纱 的描述 以后 关于神经网 ;’7 # ? @ # # +/.= A$98B AC9’B 络内部行为的研究取得了很大进展 本文在作者以前的系列研究 基础上 扩展了线性判 - # 别函数 理论 将它应用于 非线性神经元及单隐层 % * # D/EFG3/.HG/1/FIJKHI/2 ./012/3