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文檔簡介
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的研究經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展,已經(jīng)取得了豐碩的成果,然而,其中大部分的研究成果都是對已有的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn),沒能從根本上解決制約神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與發(fā)展的收斂速度慢、局部極小等的缺陷。因此從根本上改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方式才是解決問題的關(guān)鍵。南京郵電大學(xué)的張代遠(yuǎn)教授經(jīng)過大量的理論研究,提出了一種全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式——樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法[1][2]。該訓(xùn)練算法解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如BP、RBF)局部極小、收斂速度慢、初值相關(guān)
2、的缺陷。理論及實驗已經(jīng)證明樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的網(wǎng)絡(luò)性能。
本文在張代遠(yuǎn)教授研究的基礎(chǔ)上,對樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行了拓展,給出了一種有理樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。該算法采用帶兩個參數(shù)的分母為線性,分子為三次的有理樣條作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)函數(shù)。由于三次多項式樣條是有理樣條的一種特殊形式,因此本文所給出的有理樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以說是對張教授所提算法的擴(kuò)展,與之相比具有更為一般的形式。本文還給出了有理樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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