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【24h】

Learning Processes of Layered Neural Networks

机译:分层神经网络的学习过程

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摘要

A positive reinforcement type learning algorithm is formulated for a stochastic feed-forward neural network, and a learning equation similar to that of the Boltzmann machine algorithm is obtained. By applying a mean field approximation to the same stochastic feed-forward neural network, a deterministic analog feed-forward network is obtained and the back-propagation learning rule is re-derived.
机译:针对随机前馈神经网络制定了正增强型学习算法,并获得了与玻耳兹曼机器算法相似的学习方程。通过将均值场近似应用于相同的随机前馈神经网络,可以获得确定性的模拟前馈网络,并重新推导反向传播学习规则。

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