灵敏度计算方法：神经网络结构优化与剪枝

本文主要探讨了灵敏度计算方法在无线电测向和神经网络中的应用，特别是在神经网络结构优化设计中的作用。敏感度计算是评估网络中节点或连接权重对网络误差影响的关键技术，它有助于在网络训练过程中或结束后确定哪些节点或权重对模型性能贡献较小，可以被删除以提高效率。 1. Mozer和Smolensky提出的灵敏度剪枝方法（Skeletonization）是一种用于删除冗余隐节点和输入节点的策略。这种方法基于网络误差随权值变化的累计敏感度，即误差E对每个权值变化的敏感程度。初始的Skeletonization主要用于分类任务，但这里进行了扩展，使其适用于非线性系统结构辨识，增强了其在函数逼近中的应用价值。 2. Karnin的贡献在于提出了一种动态计算连接权重灵敏度的方法，这种技术可以减少计算量，使得网络学习过程更加高效。LeCun等人给出的权值灵敏度公式是基于特定假设的，Hassibi和Stork则提供了改进方法以降低误删风险。 3. 小谷学等人进一步优化了灵敏度计算方法，引入了节点的有效度概念，这不仅便于实时识别和删除低效节点，还通过节点间竞争机制自动淘汰无效节点，从而实现更智能的网络结构优化。 4. 神经网络结构设计理论与方法是关键，例如权衰减法、灵敏度计算方法、相关性剪枝方法、构造算法（如CC算法和资源分配网络）、进化方法等都是常用的设计策略。书中还介绍了神经网络参数优化方法，如最优停止方法、主动学习方法和集成学习，以及MATLAB实现代码，这为工程师和技术人员提供了实用的工具。 5. 书籍《神经网络结构设计的理论与方法》由魏海坤编著，旨在填补国内系统介绍神经网络结构设计理论与实践的空白，适合自动化、信号处理等领域专业人士使用。书中内容涵盖了基础的神经元模型、学习规则，以及多层感知器（如BP和RBF）和各种优化算法的详细介绍，包括实际应用示例和MATLAB代码，为读者提供了全面的学习资源。 本文的核心知识点围绕神经网络的灵敏度计算方法，特别是其在优化网络结构和提升性能中的应用，包括不同类型的剪枝策略、性能评估指标以及相关技术的实际应用案例。同时，对于神经网络结构设计理论和具体实现技术的介绍，为从事相关领域的研究者和实践者提供了有价值的参考。