连接权矩阵相关论文
为提升译文质量，避免翻译歧义，准确呈现源语言内容，以深度学习理念为支撑，面向主流语种构建一种翻译误差校正方法。根据当前词的前几个......
对交替投影神经网络(APNN)的连接权矩阵进行修改,将其应用范围从实数域拓展到复数域,从而提出一种新的神经网络--扩展交替投影神经......
该文引入了带阈值的模糊双向联想记忆模型，并系统地研究了该网络的稳定性，证明了这个系统对于任意的连接权矩阵和阈值向量是全局稳定......
以矩阵理论为工具，提出了三维输入向量的ＣＭＡＣ 神经网络连接权矩阵的直接计算方法．应用该方法时不必迭代求解，经直接计算便可获得连接权矩......
CMAC神经网络已被广泛用于机械手的控制 ,但这种网络的连接权矩阵通常由学习得到 ,有时因学习时间长而影响控制的适时性。本文提出......
CMAC神经网络已被广泛用于机械手的控制，但这种网络的连接权矩阵通常由学习得到，有时因学习时间长而影响控制的适时性。本文提出一种......
针对 Kosko提出的最大最小模糊联想记忆网络存在的问题 ,通过对这种网络连接权学习规则的改进 ,给出了另一种权重学习规则 ,即把 K......
对多层前馈神经网络的学习算法及其特点做了较为详细的讨论,提出了一种基于层内优化的快速学习算法.在该算法中,输出层的连接权矩......
本文提出最大－最小合成模糊联想记忆的一种新的学习算法，在一定条件下，这种学习算法能将多个模糊模式对可靠地编码到模糊联想记忆的连......
在连接权矩阵未必对称也未必是M-矩阵的情况下,本文给出了一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据,所得结果比所引文献中......
研究了以并行工作模式进行演化的具有时变连接权矩阵的离散Hopfield神经网络,得到了判定网络稳定的2个充分条件,改进了已有结果。......
以矩阵理论为工具，提出了三维输入向量的ＣＭＡＣ神经网络连接权矩阵的直接计算方法，应用该方法时不必迭代求解，经直接计算便可获得连接权矩阵......
该文提出多模式对连接权矩阵的一种神经网络学习算法,并给出了严格的理论证明。该算法能够将多个模糊模式对可靠地编码存储到尽可......
