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本文分析单层神经网络的分类过程.先用奇异值分解分析权值矩阵在分类过程中的作用,然后证明在多分类任务中,能被一组平行平面区分的数据可以被单层神经网络分类,最后在Iris数据集上对理论分析进行了仿真验证.
单层神经网络分类过程的分析
【摘 要】
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本文分析单层神经网络的分类过程.先用奇异值分解分析权值矩阵在分类过程中的作用,然后证明在多分类任务中,能被一组平行平面区分的数据可以被单层神经网络分类,最后在Iris数据集上对理论分析进行了仿真验证.
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院
【出 处】
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高等数学研究
【发表日期】
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2020年05期
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