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结合实际中神经网络的稀疏耦合特性,基于等式约束的L1优化方法下,本文发展了一类描述神经网络不规则放电动力学模型中耦合矩阵的重构方法,并通过数值模拟验证了该方法的有效性。与先前的基于SVD分解的重构方法相比较,本文的方法能在更短的观测时间内达到更高的重构精度。
稀疏耦合神经网络的重构
【摘 要】
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结合实际中神经网络的稀疏耦合特性,基于等式约束的L1优化方法下,本文发展了一类描述神经网络不规则放电动力学模型中耦合矩阵的重构方法,并通过数值模拟验证了该方法的有效
【机 构】
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长安大学理学院
【出 处】
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应用数学进展
【发表日期】
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2020年8期
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