KMS Of Academy of mathematics and systems sciences, CAS
| 二进神经网络学习算法研究 | |
| 杨义先1; 马晓敏1; 章照止2 | |
| 1999-01-01 | |
| 发表期刊 | 计算机学报
 |
| ISSN | 0254-4164 |
| 卷号 | 022期号:009页码:931 |
| 摘要 | 把二进神经网络对布尔函数映射的学习归结为神经元对学习样本集合的表达。通过对神经元表达能力的分析研究，引入加权距离汉明球的概念，既提高了学习效率也简化了布尔函数实现结构。同时把汉明球及立方体集合覆盖思想等统一在加权汉明距离球覆盖的框架下，另外，还得到旨在提高输出层神经元表达能力的新结果，最后举例说明了此学习策略的可行性与特点，经学习得到的二进神经网络的权系数及阈值皆为整数，易于硬件实现。 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/37952 |
| 专题 | 中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 作者单位 | 1.北京邮电大学 2.中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨义先,马晓敏,章照止. 二进神经网络学习算法研究[J]. 计算机学报,1999,022(009):931. |
| APA | 杨义先,马晓敏,&章照止.(1999).二进神经网络学习算法研究.计算机学报,022(009),931. |
| MLA | 杨义先,et al."二进神经网络学习算法研究".计算机学报 022.009(1999):931. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
| 个性服务 |
| 推荐该条目 |
| 保存到收藏夹 |
| 查看访问统计 |
| 导出为Endnote文件 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [杨义先]的文章 |
| [马晓敏]的文章 |
| [章照止]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [杨义先]的文章 |
| [马晓敏]的文章 |
| [章照止]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [杨义先]的文章 |
| [马晓敏]的文章 |
| [章照止]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论