一種隨機的人工神經網絡學習方法
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標簽:神經網絡(99488)
針對復雜網絡環境下網絡流監測(分類)問題,為實現多個類別直接分類以及提高學習方法的訓練速度,提出了一種隨機的人工神經網絡學習方法。該方法借鑒平面高斯(PG)神經網絡模型,引入隨機投影思想,通過計算矩陣偽逆的方法解析獲得網絡連接矩陣,理論上可證明該網絡具有全局逼近能力。在人工數據和標準網絡流監測數據上進行了實驗仿真,與同樣采用隨機方法的極限學習機(ELM)和PG網絡相比,分析與實驗結果表明:1)由于繼承了PC網絡的幾何特性,對平面型分布數據更為有效;2)采用了隨機方法,訓練速度與ELM相當,但比PC網絡快得多;3)三種方法中,該方法更有利于解決網絡流監測問題。
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