非线性连续时间神经网络的熵测度理论

摘要

能量函数是神经网络的基本测度函数,但能量最小化原则并不是普遍适用于各种神经网络模型。从本质上讲,神经网络的智能信息处理过程就是系统不确定性减小的过程。基于上述思想,文中深入地研究并揭示了神经网络模型及其能量函数的动态机理和系统熵流之间的联系,建立了连续时间神经网络熵测度理论与方法以及熵学习算法,提出了了基于熵测度的神经优化方法。