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本文提出了一种两级神经网络矢量量化(NNVQ)的方法.该方案中,通过用激励矢量所驱动的网络输出来逼近所要编码的矢量.网络和激励码本都通过优化从而能克服常规算法中的一些病态情况.实验结果表明使用了回归神经网络和优化训练算法的NNVQ的性能好于一般的矢量量化算法.
一种基于回归神经网络的非线性矢量量化方法
【摘 要】
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本文提出了一种两级神经网络矢量量化(NNVQ)的方法.该方案中,通过用激励矢量所驱动的网络输出来逼近所要编码的矢量.网络和激励码本都通过优化从而能克服常规算法中的一些病
【机 构】
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华南理工大学电子信息学院,广州金鹏集团有限公司
【出 处】
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信号处理
【发表日期】
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2001年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金，广东省自然科学基金
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