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本文论述了前馈型网络,隐节点层进行线性独立变换的能力.严格证明了Mirchandani等关于隐节点在输入空间划分出区域数的定理.给出多层前馈型神经网络采用单位阶跃和连续渐近激发函数两种情况下,实数值样本绝对记忆能力的两个定理.
多层神经网络的样本记忆能力
【摘 要】
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本文论述了前馈型网络,隐节点层进行线性独立变换的能力.严格证明了Mirchandani等关于隐节点在输入空间划分出区域数的定理.给出多层前馈型神经网络采用单位阶跃和连续渐近激
【机 构】
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中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室,中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室北京100080,北京100080
【出 处】
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计算机学报
【发表日期】
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1992年7期
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