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【24h】

Resolution of Pattern Recognition Problems using a Hybrid Genetic/Random Neural Network Learning Algorithm

机译:使用混合遗传/随机神经网络学习算法解决模式识别问题

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摘要

Gelenbe has proposed a neural network, called a Random Neural Network, which calculates the probability of activation of the neurons in the network. In this paper, we propose to solve the patterns recognition problem using a hybrid Genetic/Random Neural Network learning algorithm. The hybrid algorithm trains the Random Neural Network by integrating a genetic algorithm with the gradient Descent rule-based learning algorithm of the Random Neural Network.
机译:Gelenbe提出了一种神经网络,称为随机神经网络,它可以计算网络中神经元激活的概率。在本文中,我们提出使用混合遗传/随机神经网络学习算法来解决模式识别问题。混合算法通过将遗传算法与随机神经网络的基于梯度下降规则的学习算法相集成来训练随机神经网络。

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