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奇偶校验神经网络隐元传递函数的单调非降性条件

The condition of monotone increasing characteristic of hidden unit transformation function
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摘要 给出了一种只用单个隐元就可以解决N元奇偶校验问题的前向神经网络结构中的传递函数f(x)=kx+αAπsin2π2x绕原点转动时函数单调非降性的必要条件:k>A且0<k<tgπ2. A feed forword neural net has been proposed,it can be used to N bits encoder problem with just one hidden unit which transformation function f(x) is a raised sinusoid.However the paper doesnt give the condition of monotone increasing characteristic of the f(x) when the f(x) rotates around the origin.The condition has been derived.
出处 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1997年第3期261-264,共4页 Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition)
基金 重庆市科委"九五"攻关项目
关键词 神经网络 奇偶校验 传递函数 单调非降性 neural network odd even check transformation function monotone increasing characteristic
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参考文献1

  • 1吴佑寿,中国科学.E,1996年,26卷,2期,140页

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