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用连续回归神经网络求解泛函极值问题
用连续回归神经网络求解泛函极值问题
来源 :电子科学学刊 | 被引量 : 1次 | 上传用户:zl8566102
【摘 要】
:
针对信息科学和控制理论中经常涉及的一类泛函极值问题,提出基于连续回归神经网络的求解方法。推导了求解泛函的连续BPTT算法,进而对该算法进行改进,得出一种在线学习算法,为并行实现打下了基础。
【作 者】
:
刘贺平
张兰玲
孙一康
【机 构】
:
北京科技大学自动化系,北京科技大学自动化系,北京科技大学自动化系 北京 100083,北京 100083,北京 100083
【出 处】
:
电子科学学刊
【发表日期】
:
2000年05期
【关键词】
:
泛函极值
连续回归神经网络
BPTT算法
在线学习算法
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针对信息科学和控制理论中经常涉及的一类泛函极值问题,提出基于连续回归神经网络的求解方法。推导了求解泛函的连续BPTT算法,进而对该算法进行改进,得出一种在线学习算法,为并行实现打下了基础。
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