【摘 要】
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本文讨论了一种用于模式分类的高阶神经网的快速学习法.该方法分为二个阶段,首先是样本空间的划分,然后由样本及它所对应的类训练权值.学习过程没有迭代循环,一次确定.隐元的
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本文讨论了一种用于模式分类的高阶神经网的快速学习法.该方法分为二个阶段,首先是样本空间的划分,然后由样本及它所对应的类训练权值.学习过程没有迭代循环,一次确定.隐元的个数有明确含义,由样本空间决定,而不是由人判断.该学习方法十分简单,适合于硬件实现.本文中给出了该方法应用于XOR问题,对称性判别,T—C分类问题的例子.以及该模型的逻辑电路实现方法.
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