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神经网络的结构学习就是要确定网络的拓扑，使之有较好的泛化能力.本文考虑了确定性前向网络，而其训练集合是随机点集的结构学习问题.文章定义了一种新的结构学习目标函数，给出了它与目前常用的目标函数比较的优越性，讨论了相关的学习算法，还给出了一个例子说明这种学习的效果.
一种估计人工神经网络泛化误差的新方法
【摘 要】
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神经网络的结构学习就是要确定网络的拓扑，使之有较好的泛化能力.本文考虑了确定性前向网络，而其训练集合是随机点集的结构学习问题.文章定义了一种新的结构学习目标函数，给出了
【机 构】
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上海交通大学智能工程研究所
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2001年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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