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期刊论文
一种基于回归神经网络的非线性矢量量化方法
一种基于回归神经网络的非线性矢量量化方法
来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tobay1
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
马霓
韦岗
【机 构】
:
华南理工大学电子信息学院,广州金鹏集团有限公司
【出 处】
:
信号处理
【发表日期】
:
2001年1期
【关键词】
:
矢量量化
回归神经网络
训练算法
优化
非线性
信源编码
Vector quantization
Recurrent neural networks
Tra
【基金项目】
:
国家自然科学基金,广东省自然科学基金
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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.
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