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大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION
1
作者
蔡义发
王永龙
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
1995年第9期1-11,共11页
在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络...
在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。然后提出了大规模神经网络的一个混合立体表示系统。接着通过两个实例，神经系统的反射弧和躯体感觉系统的定义，来说明上述混合立体表示系统对于神经网络微观及宏观结构描述的优越性以及如何用它来定义大规模神经网络的混合立体结构。
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关键词
神经网络
混合结构
立体表示系统
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职称材料
题名
大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION
1
作者
蔡义发
王永龙
机构
浙江大学生医系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
1995年第9期1-11,共11页
基金
国家自然科学基金
文摘
在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。然后提出了大规模神经网络的一个混合立体表示系统。接着通过两个实例，神经系统的反射弧和躯体感觉系统的定义，来说明上述混合立体表示系统对于神经网络微观及宏观结构描述的优越性以及如何用它来定义大规模神经网络的混合立体结构。
关键词
神经网络
混合结构
立体表示系统
Keywords
Neural network,Structural analysis.
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION
蔡义发
王永龙
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
1995
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