3) selfstructure learning algorithm
自构形学习算法
1.
The thesis constructs an initial RBF network firstly by training in steps,then optimizes the network s hide layer with modified neural network selfstructure learning algorithm.
本文先采用分步式训练构造初始RBF网络,然后利用改进的神经网络自构形学习算法对所构造的RBF网络的隐层进行优化,最后通过实验结果的分析与对比,验证改进的神经网络自构形学习算法对RBF网络优化的有效性。
4) manifold learning
流形学习
1.
Contrasting research of local preserving manifold learning algorithms;
局部保持的流形学习算法对比研究
2.
A fiber bundle model based on manifold learning;
基于流形学习的纤维丛模型研究
3.
Type identification of single character based on manifold learning;
基于流形学习的单字符字体辨别
5) learning algorithm
学习算法
1.
Study on learning algorithm in higher-order neural networks model;
高阶神经网络模型中的学习算法研究
2.
GSBAR learning algorithm based on genetic programming;
基于遗传规划的GSBAR学习算法
3.
Cluster learning algorithm of synergetic neural network;
协同神经网络聚类型学习算法
补充资料：逆推学习算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条