多层前馈神经网络的学习和综合算法

被引：33

作者：

张铃

吴福朝

张钹

韩玫

机构：

[1] 安徽大学人工智能所，清华大学计算机系

来源：

软件学报 | 1995年 / 07期

关键词：

神经网络; 多层前馈网络; 吸引中心; 吸引半径; 学习算法;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.1995.07.010

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文提出多层前馈网络的一种新的学习和综合算法──ＦＰ算法，并证明由此算法得到的网络作为通用联想记忆器时，具有如下优点：（１）每个样本都是吸引中心；（２）每个样本的吸引半径达到最大值；（３）网络没有假吸引中心；（４）网络具有最少的元件个数；（５）学习的复杂性达到最优（就其复杂性的阶而言）．故此网络在性能、结构、计算复杂性等方面均达到很好状态．

引用

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