【摘 要】
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本文给出了一种用循环前馈神经网络来表示具有n个状态的离散马尔科夫模型,及其二次能量函数,并根据梯度下降规则,给出了相应的权值修改规则。利用该神经网络方法,可以有效地对容错
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本文给出了一种用循环前馈神经网络来表示具有n个状态的离散马尔科夫模型,及其二次能量函数,并根据梯度下降规则,给出了相应的权值修改规则。利用该神经网络方法,可以有效地对容错硬件进行可靠性设计。
In this paper, we present a circular feedforward neural network to represent a discrete Markov model with n states and its quadratic energy function, and according to the gradient descent rule, the corresponding weight modification rules are given. The neural network method can effectively design the fault tolerant hardware.
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