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期刊论文
稳健二进神经网络的几何训练
稳健二进神经网络的几何训练
来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gauxten01
【摘 要】
:
在二进神经网络的规则划分训练方法基础上,针对稳健二进神经网络稳健神经元的特点,讨论了稳健分类超平面的几何构造方法,并提出了相应的训练算法,包括隐层神经元的几何训练和
【作 者】
:
张军英
保铮
【机 构】
:
西安电子科技大学电子工程研究所
【出 处】
:
控制与决策
【发表日期】
:
2001年6期
【关键词】
:
稳健二进神经网络
稳健分类超平面
几何训练
Boole函数
Binary codes
Classification (of information)
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在二进神经网络的规则划分训练方法基础上,针对稳健二进神经网络稳健神经元的特点,讨论了稳健分类超平面的几何构造方法,并提出了相应的训练算法,包括隐层神经元的几何训练和输出神经元的进化训练.实验表明,该算法对复杂Boole函数的稳健二进神经网络的实现是有效且可行的.
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