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机译:线性可分离性测试方法对构造性神经网络算法选择效果的实证研究
Centre for Computational Intelligence, School of Computing, Faculty of Computing Sciences and Engineering, De Montfort University, Leicester, UK;
Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Malaga, Campus de Teatinos, s Malaga 29071, Spain;
Centre for Computational Intelligence, School of Computing, Faculty of Computing Sciences and Engineering, De Montfort University, Leicester, UK;
linear separability; convex hull; class of separability; simplex; computational geometry; linear programming; quadratic programming; support vector machine; fisher linear discriminant; recursive deterministic perceptron; incremental learning; modular learning;
机译:构造性神经网络算法在分类任务中的实证评估
机译:用于逼近非线性函数的神经网络构造初始化方法的论证与验证
机译:人工神经网络中的贝叶斯正则化和Levenberga Marquardt算法的预测能力:社会数据的比较实证研究
机译:一种基于线性可分性的多键任务的前馈建设性神经网络算法
机译:PDE接近两个在线学习问题,以及对一些基于神经网络的主题学习算法的实证研究
机译:使用神经网络算法暴露于各种声压水平的工人血清皮质醇和褪黑激素浓度的称重和建模因素:实证研究
机译:解决高度不可分离问题的构造性神经网络算法