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【24h】

Fuzzy parameter adaptation in optimization: some neural net training examples

机译:优化中的模糊参数自适应:一些神经网络训练示例

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摘要

Parameters of certain neural net training algorithms and classification procedures are often chosen or adapted using heuristics that contain fuzzy descriptors. Such heuristics, quantified into a fuzzy inference engine, can take the human out of the loop and provide for faster convergence or improved performance. Other applications, outside of neural nets, are also possible.
机译:某些神经网络训练算法和分类程序的参数通常使用包含模糊描述符的试探法进行选择或调整。量化为模糊推理引擎的这种试探法可以使人员脱离循环并提供更快的收敛性或改进的性能。在神经网络之外的其他应用也是可能的。

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