【摘 要】
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提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络,并将其用于解决复杂的人脸识别问题.该模型采用随机型加权联接,神经元为简单的非线性处理单元.理论分析揭示该网络模型存在唯一的
【基金项目】
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国家自然科学基金，浙江省自然科学基金，教育部青年基金
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提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络,并将其用于解决复杂的人脸识别问题.该模型采用随机型加权联接,神经元为简单的非线性处理单元.理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布,当网络中神经元个数较多时,平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs分布,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系.在设计了一种新型模拟退火和渐进式Boltzmann学习算法后,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别,实验结果证实了系统的可行性和高效率.
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