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多块神经网络误差反传的新概念
引用本文:周苏,许立俭.多块神经网络误差反传的新概念[J].青岛大学学报(自然科学版),1995,8(2):9-20.
作者姓名:周苏  许立俭
作者单位:青岛大学
摘    要:连接型网络的误差反传学习通常只是改变网络的权系数,所学的知识仅存储子所用网络内部神经元的连接之中,而神经元的作用函数在学习过程中保持不变.人脑中的神经无处理信息的方式对变化的信息环境应该具有相应的自适应性,这样的观点用于连接型网络的学习便意味着,在学习过程中,不仅网络内部神经元的连接,表示神经无处理信息方式的作用函数也应该可以变化,参与学习.本文对具有上述功能的多块神经网络以矢量一矩阵的形式给出了一般性的描述,并介绍了相应的误差反传学习算法.多块神经网络及其学习算法的矢量一矩阵描述有助于网络的稳定性分析和学习算法的收敛性分析.

关 键 词:误差反传  连接权系数  神经网络

NEW CONCEPTS IN BACKPROPAGATION FOR MULTIBLOCK NETWORKS
Zhou Su,Xu Lijian,Sun Xiaorui.NEW CONCEPTS IN BACKPROPAGATION FOR MULTIBLOCK NETWORKS[J].Journal of Qingdao University(Natural Science Edition),1995,8(2):9-20.
Authors:Zhou Su  Xu Lijian  Sun Xiaorui
Institution:Qingdao University.Qingdao 266071
Abstract:
Keywords:backpropagation  learning  multiblock network  connection weight  activation function
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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