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本文在分析对称神经元网络的渐近稳定性基础上,提出了一种非约束优化学习算法,保证训练样本成为稳定吸引子,具有一定大小的吸引域.理论上,我们证明了算法的收敛性以及形成的吸引域下界.计算机实验结果充分说明了学习算法的优越性.
对称神经元网络：渐近稳定性和学习
【摘 要】
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本文在分析对称神经元网络的渐近稳定性基础上,提出了一种非约束优化学习算法,保证训练样本成为稳定吸引子,具有一定大小的吸引域.理论上,我们证明了算法的收敛性以及形成的
【机 构】
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浙江大学计算机科学和工程系,浙江大学计算机科学和工程系杭州310027,杭州310027,杭州310027
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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1993年8期
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