作者：王仲宇; 刘红星神经网络构造性方法遗传算法神经元激活函数ann设计构造性设计
摘要：构造性设计是ANN设计的发展方向之一。全面的高质量的ANN学习应包括神经元激活函数类型的自动优化。该文在构造性设计的框架内讨论了如何实现典型前馈网络的包括神经元激活函数类型在内的全面学习。首先，提出了典型前馈网络的一种构造性设计方法的原理和算法框架，把整个网络的设计分解成了一个个单个神经元的设计问题；然后提出了基于GA的能实现激活函数类型优选的单个神经元的设计方法。大量函数拟合的仿真实验显示：与其它几种激活函数类型不优选的常见ANN设计方法相比，该文提出的方法更有效，能用较小的网络结构获得较好的泛化性能。
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