【摘 要】
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泛函网络是最近提出的一种对神经网络的一般化推广.与神经网络不同,它处理的只是一般的实值泛函模型,针对该问题,将实值泛函神经元推广到复值泛函神经元,再对复值泛函神经元
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所,广西民族大学计算机与信息科学学院,中央民族大学数学与计算机科学学院
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泛函网络是最近提出的一种对神经网络的一般化推广.与神经网络不同,它处理的只是一般的实值泛函模型,针对该问题,将实值泛函神经元推广到复值泛函神经元,再对复值泛函神经元的结构作了变形,提出了一种复值泛函网络新模型,给出了基于梯度下降法的复值可分离泛函网络学习算法. 采用复分析的方法,利用单一泛函神经元模型,借助于正交边界和实步长函数概念求解复值XOR分类问题.通过理论分析可看出,相比复值神经网络,用复值泛函网络解决问题具有很强的计算能力.
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