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利用终点吸引子与正则化神经网络求解最小向量范数问题
被引量：
1
1
作者
廖晓峰
李绍荣
吴中福
《信号处理》
CSCD
1999年第3期235-239,219,共6页
本文结合终点吸引子与罚函数方法，构造了求解满足约束条件的最小向量范数问题的终点吸引子神经网络模型，所提出的方法克服了惩罚因子须取充分大的要求，使得网络易于收敛于稳定状态。利用正则化方法解决了求解向量范数极小化中的病态...
本文结合终点吸引子与罚函数方法，构造了求解满足约束条件的最小向量范数问题的终点吸引子神经网络模型，所提出的方法克服了惩罚因子须取充分大的要求，使得网络易于收敛于稳定状态。利用正则化方法解决了求解向量范数极小化中的病态问题，从而得到了一个正则化神经网络。所有的网络均给出了电路结构图，我们的方法有利于ＶＬＳＩ实现及其实时求解。用具体例子进行了模拟实验，实验结果说明了方法的正确性与有效性。
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关键词
终点吸引子
正则化
神经网络
范数
VLSI
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职称材料
题名
利用终点吸引子与正则化神经网络求解最小向量范数问题
被引量：
1
1
作者
廖晓峰
李绍荣
吴中福
机构
电子科技大学光电子技术系
重庆大学计算机学院
出处
《信号处理》
CSCD
1999年第3期235-239,219,共6页
基金
中科院国家模式识别重点实验室基金
电子科大青年基金
文摘
本文结合终点吸引子与罚函数方法，构造了求解满足约束条件的最小向量范数问题的终点吸引子神经网络模型，所提出的方法克服了惩罚因子须取充分大的要求，使得网络易于收敛于稳定状态。利用正则化方法解决了求解向量范数极小化中的病态问题，从而得到了一个正则化神经网络。所有的网络均给出了电路结构图，我们的方法有利于ＶＬＳＩ实现及其实时求解。用具体例子进行了模拟实验，实验结果说明了方法的正确性与有效性。
关键词
终点吸引子
正则化
神经网络
范数
VLSI
Keywords
Terminal atrractor, Regularization, Regularization, Equlity constraint, Neural Network, Penalty function method.
分类号
TN470.7 [电子电信—微电子学与固体电子学]
O177.5 [理学—基础数学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用终点吸引子与正则化神经网络求解最小向量范数问题
廖晓峰
李绍荣
吴中福
《信号处理》
CSCD
1999
1
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