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复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法
复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法
来源 :电路与系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lxj13050621544
【摘 要】
:
提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本
【作 者】
:
张代远
【机 构】
:
南京邮电大学计算机学院
【出 处】
:
电路与系统学报
【发表日期】
:
2006年4期
【关键词】
:
复数神经网络
全局最小
高训练精度
快速学习
complex-valued neural networks
global minima
high train
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提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法具有很高的训练精度和学习速度。
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