【摘 要】
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该论文包括两部分,相应于两个时期的工作.第一部分介绍了一种新的自生长的模块化神经网络结构,称之模块树,并将其应用于与文本有关的说话人识别研究中.模块树以分而治之的思
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该论文包括两部分,相应于两个时期的工作.第一部分介绍了一种新的自生长的模块化神经网络结构,称之模块树,并将其应用于与文本有关的说话人识别研究中.模块树以分而治之的思想为基础,通过引入自生长结构,避开了神经网络应用中通常面临的结构选择的难题.其生长算法逐次分割输入空间,将一个复杂任务分送给多个神经网络(称为子网)解决.同时,任意结构的神经网络均可用作子网.关于说话人识别的实验结果证明模块化树具有快速训练与更新的优点.第二部分介绍了一种神经网络结构学习算法,遗忘性结构学习算法,及其在规则提取中的应用.
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