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基于代数神经网络的置换多项式判定网络学习算法
1
作者
周永权
马武瑜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001年第17期102-103,146,共3页
从神经元的运算特性入手，对神经元的激发函数，网络结构，学习目标三方面进行了推广，设计出了一类用于有限域上置换多项式判定的多项式神经网络模型，它们是单输入单输出的3层神经网络。给出了两类置换多项式判定的离散网络模型学习...
从神经元的运算特性入手，对神经元的激发函数，网络结构，学习目标三方面进行了推广，设计出了一类用于有限域上置换多项式判定的多项式神经网络模型，它们是单输入单输出的3层神经网络。给出了两类置换多项式判定的离散网络模型学习算法，该算法简单可行，易于实现。
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关键词
代数
神经网络
置换多项式
学习算法
有限域
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题名
基于代数神经网络的置换多项式判定网络学习算法
1
作者
周永权
马武瑜
机构
广西民族学院数学与计算机科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001年第17期102-103,146,共3页
文摘
从神经元的运算特性入手，对神经元的激发函数，网络结构，学习目标三方面进行了推广，设计出了一类用于有限域上置换多项式判定的多项式神经网络模型，它们是单输入单输出的3层神经网络。给出了两类置换多项式判定的离散网络模型学习算法，该算法简单可行，易于实现。
关键词
代数
神经网络
置换多项式
学习算法
有限域
Keywords
： algebra neural，permutation polynomials，learning algorithm，finite field
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于代数神经网络的置换多项式判定网络学习算法
周永权
马武瑜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001
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