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期刊论文
一种快速的单层感知器网络学习算法
一种快速的单层感知器网络学习算法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:glory212
【摘 要】
:
提出了一种单层感知器网络训练的新算法.证明了对于线性可分问题和线性不可分问题,算法总是在有限步内终止,算法的迭代次数以模式数为上界;而且,在算法终止时,对于线性可分问
【作 者】
:
易中凯
吴沧浦
【机 构】
:
北京理工大学自动控制系
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2001年12期
【关键词】
:
单层感知器网络
增广型模式向量
增广型权值向量
学习算法
神经网络
模式识别
Single layered perception neural networks
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提出了一种单层感知器网络训练的新算法.证明了对于线性可分问题和线性不可分问题,算法总是在有限步内终止,算法的迭代次数以模式数为上界;而且,在算法终止时,对于线性可分问题,总是能得到正确的权向量解,所以,如果在算法结束时还不能划分所有模式,则说明给定的模式集确是不可线性划分的.
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