随机权网络的稀疏正则化算法：提高学习效率与性能优化

本文档深入探讨了"随机权网络稀疏正则化算法及其应用"这一主题，发表于2013年的《中国计量学院学报》。随机权网络作为一种前馈神经网络(FNNs)，其独特的优点在于内权和偏置值的随机初始化，这显著提升了网络的学习效率，并有助于解决其他学习算法中存在的问题。然而，这种网络在计算外权时存在一定的局限性。 针对这一问题，作者提出了稀疏正则化算法，这是一种创新的方法，旨在改进外权计算的效率和精度。该算法与梯度投影算法相结合，形成了一种迭代求解策略，通过这种方法，可以优化网络参数的选择，并设立了一套有效的算法终止准则。这使得网络在处理复杂的高维数据和大规模训练样本时表现出明显的优势，尤其是在隐层神经元数量众多的情况下。 通过实验证明，稀疏正则化算法不仅能够提高网络的性能，还能减少过拟合的风险，提升模型的泛化能力。此外，关键词"人脸识别"表明该研究的应用领域可能包括图像识别和生物特征识别等，这些场景对高效、准确的神经网络模型有着较高的需求。 这篇论文不仅理论贡献突出，还展示了在实际问题中的应用价值，为随机权网络的进一步发展和优化提供了新的思路和技术支持。对于从事机器学习、神经网络或人工智能领域的研究人员和工程师来说，这篇论文是理解和改进现有算法的重要参考资料。