前向代数神经网络的函数逼近理论及学习算法

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文中对MP神经元模型进行了推广,定义了多项式代数神经元、多项式代数神经网络,将多项式代数融入代数神经网络,分析了前向多项式代数神经网络函数逼近能力及理论依据,设计出了一类双输入单输出的前向4层多项式代数神经网络模型,由该模型构成的网络能够逼近于给定的二元多项式到预定的精度.给出了在P-adic意义下的多项式代数神经网络函数逼近整体学习算法,在学习的过程中,不存在局部极小,通过实例表明,该算法有效.最后,指出FLANN中函数展开型网络均可由神经元的激发函数变换来实现,为近似符号网络计算提供一新理论和方法.
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