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基于稀疏RAM的逼近型N-TUPLE神经网络模型
1
作者 彭宏京 陈松灿 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第10期1788-1791,共4页
将单层查找感知器 (SL L UP)中的 RAM式神经元替换为稀疏 RAM神经元 ,获得了一个基于稀疏 RAM的逼近型 N- tuple神经网络新模型 .新模型不仅可以缓和原 SL L UP的存储容量易于饱和的问题 ,而且使网络的表示更灵活、更广泛 ,更重要的是使... 将单层查找感知器 (SL L UP)中的 RAM式神经元替换为稀疏 RAM神经元 ,获得了一个基于稀疏 RAM的逼近型 N- tuple神经网络新模型 .新模型不仅可以缓和原 SL L UP的存储容量易于饱和的问题 ,而且使网络的表示更灵活、更广泛 ,更重要的是使得 N- tuple类型的网络直接处理大维数的样本、大样本集类的数据真正成为可能 ,而不需要二值化样本 . 展开更多
关键词 单层查找感知器 n—tuple网络 稀疏RAM
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基于稀疏RAM的N-tuple神经网络的足球机器人识别法
2
作者 彭金华 《江西电力职业技术学院学报》 CAS 2006年第2期41-42,62,共3页
提出了一种采用稀疏RAM的N-tuple神经网络(SN-tuple)的方法,用在足球机器人比赛时,根据图像快速识别队员。通过大量实验证明,该方法有效地解决了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题,对机器人队员和足球位置的识别稳定可靠。
关键词 足球机器人 n—tuple神经网络 机器视觉
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