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神经网络学习中'附加样本'的技术

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摘要

本文将网络的先验知识和网络的样本集知识有机结合起来,提出"附加样本"的神经网络新学习算法,其计算复杂性仅为多项式(上界≤O(n4),用该算法可以设计出性能更好的神经网络.本文第1节简单介绍FP算法以及FP覆盖算法,第2节提出FP统计附加样本算法.最后举一例子说明用该算法可以设计出性能良好的网络.

著录项

来源
《软件学报》|1998年第5期|0|共1页
作者
张铃; 张钹;
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作者单位

安徽大学人工智能研究所,合肥,230039;

清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;

清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;

清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; FP算法; 附加样本; 最小覆盖;
入库时间 2022-08-18 05:36:38

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