欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35061055
大小:3.81 MB
页数:53页
时间:2019-03-17
《基于光滑l_0正则子的神经网络稀疏化梯度学习算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号;密级10151单位代码UDC:爆乂是洛事乂學全日制学术型硕±研究生学位论文基于化滑L正则子的神经网络稀疏化〇梯度学习算法研究唐艳丽指导教师张会生申请学位类别理学硕±学科(专业)名称学位授予单位大连海事大学2016年3月分类号密级UDC跑化代码10巧1大连海事大学硕±学位论文基于光潛正则子的神经网络稀疏化梯度学习算法研究唐艳丽指导教师张会生职称副教授学位授予单位大连海事大学申请学位类别理学硕
2、±学科(专业)数学论文完成日期20巧年12月答辩日期2016年3月答辩委员会主席部说SparseGradientLearningAlorithmsforFeedforwardgNeuralNetworksBasedonSmoothingLRegularizationqA化s化miedeisbtt化DalianMaritimeUniversityInartialful机Imentofthe巧山remen权forthedereeofpqgMa巧erof
3、SciencebyTangYanliMathematics()ThesisSupervisor:AssociateProfessorZhangHuishengMarch2016大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明:工本人郑重声明本论文是在导师的衔导下,独立进行研究作所取得的成果,""撰鸟成硕古学份论义某子化滑L0E则子的神经网络稀疏化梯巧学习貸巧研究。除论文中己经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中W明确方式标明。本论文中不包含任何未加
4、明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名;解换兩学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定,目P;大连海事大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版,义许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可W将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采巧影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕±学位论文全文数据库》(中国学术期刊(
5、光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中,并W电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。。本学位论文属于;保密□在年解密后适用本授权书""不保密□(请在W上方框内打V)论文作機名:^导师签名:皆合4脅雨曰期:年与月像曰摘要一口新的学科一-神经网络科学家们在探索人类大脑的过程中形成了,近年来在各个领域得到了广泛应用一。前馈神经网络是种重要的神经网络模型,而基于梯度信息的BP算法是最为流行的神经网络学习算法。人们在梯度算法的基
6、础上提出各种改进一方法,其中运用较多的种方法是基于正则化思想的网络剪枝方法,其通过在误差函数中添加正则项,使多余单元的权值趋于零,并对权值趋于零的单元剪枝,从而达到减小网络的复杂度,提髙网络泛化能力的效果。/:〇正则化方法具有最优的稀疏性,但其求解是NP难问题,难W和神经网络的学习算法进巧结合。本文利用光滑函数序列一对Ld正则子进行逼近,,进而提出种带光滑正则项的梯度学习算法并对算法的稀疏性。、收敛性进行理论分析一本文第章介绍神经网络的发展历程,神经网络的学习方式和学习算法,W及梯度学习算法,并在此基础上对正则化
7、方法作详细介绍;第二章研究带光滑么)正则项的批处理梯度学习算法,同时建立了算法的稀疏性、收敛性结果及其数学证明,并通过数值实验对理论结果进行验证;第H章研究带光滑么)正则项的在线梯度学习算法,同时建立了算法的收敛性理论,并通过数值实验验证了相应的理论结果;第四章对全文进行了总结。关键巧:前馈神经网络;正则化方法;梯度算法;巧疏性;收敛性-I-ABSTRACTABSTRACTScientistshavebeenexploring化erocessof化ehumanbrain化化tuanew
8、discilineppp-neuralnetworkswhichhavebeenwideludinvarioufieldi
此文档下载收益归作者所有