1) feed forward network model
前馈网络模型
2) feedback-forward network model
反馈前馈网络模型
3) feed forward neural network
前馈型神经网络
1.
WT5”BZ]:The multiple invariance recognition of three plane models is studied by employing feed forward neural networks and back propagation algorithm.
本文采用前馈型神经网络及 BP算法对 3种飞机模型的复合畸变不变性识别进行了研究。
4) feedforward network
前馈网络
1.
Sensitivity of multilayer feedforward network:analysis and reduced learning algorithm;
前馈网络灵敏度：分析及降低算法
2.
The construction of feedforward network against attacks in stream ciphers isstudied in this paper.
研究了流密码体制中抗攻击前馈网络的构造。
3.
s: This paper presents a new correlation attack method analysising single-output and multi- output feedforward network,whose basic idea is constructing a sequence by,followed the principle of maximum Walsh spectra,sufficiently using correlation between linear combinations of output and input so that the sequence and input sequence are more correlative.
提出了一种攻击单、多输出前馈网络的新方法,该方法的基本思想是利用最大谱原则,充分收集输入信息的线性组合和输出信息的线性组合的相关性,由输出序列构造出与输入序列具有更大相关性的序列,从而达到提高相关分析成功率的目的。
6) feedforward neural networks
前馈网络
1.
One of the important characteristic of feedforward neural networks is their ability to generalize the input/output behavior of functions based on a set of training examples.
提出了前馈网络目的规划算法。
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
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参考词条