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在讨论神经网络的容错性的文献中,主要涉及的一直是关于输入噪音的容错问题.在这些文献中通常把该问题转换为某种优化问题,并用现成的优化方法进行求解,但很少涉及由网络故障所引起的容错问题,即结构容错问题.利用覆盖算法分析结构容错问题,给出一个神经网络容纳所有单节点故障的充要条件和构造这种网络的算法.这些结果揭示了神经网络结构容错能力的本质,并提供了一种分析神经网络容错的新方法.