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熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法
被引量：
1
1
作者
张志华
郑南宁
+1 位作者
张淮峰
于海霞
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期244-250,共7页
结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可...
结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可以有效地克服广义学习矢量量化网络的模糊算法存在的问题 .文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习算法的许多重要性质 ,以此为依据 。
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关键词
学习
矢量量化
极大熵原理
软竞争学习算法
神经网络
拉格朗日乘子
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职称材料
题名
熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法
被引量：
1
1
作者
张志华
郑南宁
张淮峰
于海霞
机构
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期244-250,共7页
基金
国家自然科学重点基金 (6973 5 0 1 0 )
博士点专项基金 (980 6982 5 )资助
文摘
结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可以有效地克服广义学习矢量量化网络的模糊算法存在的问题 .文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习算法的许多重要性质 ,以此为依据 。
关键词
学习
矢量量化
极大熵原理
软竞争学习算法
神经网络
拉格朗日乘子
Keywords
Learning vector quantization, maximum entropy principle, soft competitive learning, Lagrangian multiplier
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
熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法
张志华
郑南宁
张淮峰
于海霞
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
1
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参考文献
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