【摘 要】
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通过引入一个任意对角矩阵,提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量,推导出一种递归最小二乘(RLS)算法,不需要设计非对称电路,即能并行提取一个
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 西安 710071 桂林电子工业学院通信与信息工程系,桂林 541004,西安
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通过引入一个任意对角矩阵,提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量,推导出一种递归最小二乘(RLS)算法,不需要设计非对称电路,即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量。分析了算法在平衡点的局部稳定性能。实验结果表明该算法具有收敛快、稳健性好等优点。
By introducing an arbitrary diagonal matrix, a generalized energy function (GEF) is proposed to optimize the connection weights of a two-layer linear neural network. A Recursive Least Squares (RLS) algorithm is derived. It is not necessary to design an asymmetric circuit , That is, multiple principal components of an input covariance matrix can be extracted in parallel. The local stability of the algorithm at equilibrium is analyzed. Experimental results show that the proposed algorithm has the advantages of fast convergence and good robustness.
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