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神经网络设计的特征空间序贯划分算法
被引量：
1
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作者
孙功星
戴贵亮
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2003年第11期36-37,47,共3页
1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性...
1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性两个缺陷显得异常突出.
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关键词
神经网络
特征空间
序贯划分
算法
误差反转学习算法
奇异值分解方法
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职称材料
题名
神经网络设计的特征空间序贯划分算法
被引量：
1
1
作者
孙功星
戴贵亮
机构
中国科学院高能物理研究所计算中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2003年第11期36-37,47,共3页
基金
中国科学院高能所创新资金支持项目(项目编号为U-512)
文摘
1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性两个缺陷显得异常突出.
关键词
神经网络
特征空间
序贯划分
算法
误差反转学习算法
奇异值分解方法
Keywords
Geometrical stragegy ,Overtraining, Sigular value decomposition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络设计的特征空间序贯划分算法
孙功星
戴贵亮
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2003
1
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