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1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元數(shù)的確定姓名：王立威申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師：劉瓊蓀20120526重厭大學(xué)碩士學(xué)位論文一——莖蘭壟鐾—————————————————————————————————————————————————————————————————————————一一ABSTRACTAn飾cialneuralnetworkisalloptimizationmodelwhichcanabstrac
2、tanddescriptthehumanbrainneuralnetu，orkfrommathematics，Ph3，sicalandbiologicalaspectsBecauseofabilityofpowerfulmapping，itiswidelyusedinvariousapplicationfieldsHoweverduringtheestablisbanentoftheartificialneuralnetworkmode
3、l，oneofthedifficultiesishowtodeterminethenumberofhidden1ayer—neuronsFirstl、。thepapersystematicallyintroducestheartificialneuralnetworkmodel，andsummarizestheneuralnetworkmodelofhiddenlayerneuronnunlberdeterminationmethodi
4、ndomesticandforeignSecondlyitisbrieflydiscussedonsomecreatl、7emethodsandanalyzedthefactorsofthenumbersofhiddenlayerneuronsThirdly，byintroducingthepolynomialandthethoughtofmatrixpseudoinverse：thepaperwoulddiscussthenumber
5、ofhiddenlayerneuronswhichareneededwhentheneuralnetworkmodelsareestablishedinonedimensionandmulti—dimensionalspacerespectivelyInonedimensionspace，thepaperwouldusethepowerfunctionashiddenlayerneuronactivationfuncti。nandcom
6、binewiththethoughtofmatrixinversetofirstlydetenninetheneuronsoftheoutputweightsandestablishthepolynomialneuralnetworkmodelsFinally，Throughtheintroductionofintervalbinarysearchmethod，thebestnumberofthehiddenla3，erneuronsw
7、ouldbedeterminedInthemulti—dimensionalspacethepaperusesthespecificwa)7todeterminetheinputweightssothatthepurposeofdimensionconversionwou]dberealized，andusestheSfunctionaStheneuronactivationfunctionjcombineswiththethought
8、ofmatrixinverseandfirstlydeterminestheneuronsoftheoutputweights，thepoly7nomialneuralnetworkmodelwouldbeestablishedatIastAndaccordingtothedimensionofthespaceofpolynomialsthenumberofthehiddenlayerneuronsoftheneuralnetworkm
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