计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
15期
40-41,44
,共3页
程思蔚%徐蔚鸿%王勇%欧阳毅
程思蔚%徐蔚鴻%王勇%歐暘毅
정사위%서위홍%왕용%구양의
伴随蕴涵算子%模糊联想记忆网络%学习算法%t-模
伴隨蘊涵算子%模糊聯想記憶網絡%學習算法%t-模
반수온함산자%모호련상기억망락%학습산법%t-모
为神经网络提供有效学习算法是神经网络研究的关键问题.文章利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和Tes合成的模糊联想记忆网络Max-Tes FAM提供了一种新的学习算法,此处Tes是由爱因斯坦提出的一种t-模算子.从理论上严格证明了,只要Max-Tes,FAM能完整可靠地存储所给的多个模式对,则该新的学习算法一定能找到使得网络能完整可靠存储这些模式对的所有连接权矩阵的最大者.最后,用实验说明了所提出的学习算法的有效性.
為神經網絡提供有效學習算法是神經網絡研究的關鍵問題.文章利用t-模的伴隨蘊涵算子,為基于Max和Tes閤成的模糊聯想記憶網絡Max-Tes FAM提供瞭一種新的學習算法,此處Tes是由愛因斯坦提齣的一種t-模算子.從理論上嚴格證明瞭,隻要Max-Tes,FAM能完整可靠地存儲所給的多箇模式對,則該新的學習算法一定能找到使得網絡能完整可靠存儲這些模式對的所有連接權矩陣的最大者.最後,用實驗說明瞭所提齣的學習算法的有效性.
위신경망락제공유효학습산법시신경망락연구적관건문제.문장이용t-모적반수온함산자,위기우Max화Tes합성적모호련상기억망락Max-Tes FAM제공료일충신적학습산법,차처Tes시유애인사탄제출적일충t-모산자.종이론상엄격증명료,지요Max-Tes,FAM능완정가고지존저소급적다개모식대,칙해신적학습산법일정능조도사득망락능완정가고존저저사모식대적소유련접권구진적최대자.최후,용실험설명료소제출적학습산법적유효성.
