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本文提出了一种对称互连神经元网络的学习策略,利用全局约束优化方法确定连接权。优化过程采用了梯度下降技术。这种学习算法可以保证训练样本成为系统的稳定吸引子,并且具有优化意义上的最大吸引域。本文讨论了网络的存储容量,训练样本的渐近稳定性和吸引域大小。计算机实验结果说明了学习算法的优越性。
基于约束优化的联想记忆模型学习算法
【摘 要】
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本文提出了一种对称互连神经元网络的学习策略,利用全局约束优化方法确定连接权。优化过程采用了梯度下降技术。这种学习算法可以保证训练样本成为系统的稳定吸引子,并且具有
【机 构】
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浙江大学计算机系,浙江大学计算机系杭州310027,杭州310027,杭州310027
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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1992年5期
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