【摘 要】
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本文研究了前馈式神经网络(NN)的容错性问题,提出了一种用全新的概念评估前馈式NN容错性能的方法.将动力学系统的吸引子和吸引域的概念引入到前馈式NN网络,给出了前馈式NN模
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本文研究了前馈式神经网络(NN)的容错性问题,提出了一种用全新的概念评估前馈式NN容错性能的方法.将动力学系统的吸引子和吸引域的概念引入到前馈式NN网络,给出了前馈式NN模型的“吸引子”和“吸引域”的定义,以及描述容错性的指标,并在此基础上推导出一种计算前馈式NN“吸引域”大小的数学方法.该研究使前馈式NN容错性有了基于理论的评估和数学计算方法.
In this paper, we study the fault tolerance of feedforward neural networks (NN) and propose a new method to assess the fault-tolerant performance of feedforward NNs.We introduce the concept of attractor and attracting domain of dynamical systems into the feedforward This paper gives the definitions of “attractor ” and “attracting domain ” of feedforward NN model and describes the indicators of fault tolerance. Based on this, we derive a computational feedforward NN “Attracting domain ” size of the mathematical method.This study makes feedforward NN fault-tolerant theory-based assessment and mathematical calculation methods.
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