论文部分内容阅读
该文对常用的前馈神经网络的工作机理用模式识别的分段线性划分作出解释，使前馈神经网透明化?指出优良的神经网络第一隐层应能提供一组分割空间的超平面，而以后各层的作用是组织满足问题要求的子空间。第一隐层的参数可以不依赖于其它隐层独立确定。用该文建议的方法除了可以较快地得到连接各种经元节点的权值外，还可以根据问题的复杂程度确定前馈神经网络的结构。