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在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样组织结构是很重要的。它决定着系统代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。
大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION
【摘 要】
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在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样组织结构是很重要的。它决定着系统代价和
【机 构】
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浙江大学生医系,英国阿伯泰邓迪大学计算机系,浙江工业大学计算机系
【出 处】
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系统工程与电子技术
【发表日期】
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1995年9期
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