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高阶关联神经网络算法研究

严隽薇  朱柳明  萧蕴诗  
【摘要】:本文先阐述高阶关联神经网络(HOLNN)的数学模型,然后研究了有监督学习和无监督学习的四种算法:δ规则算法;基于奇异值分解的广义逆学习法;Hebbian规则学习法以及用于分类的无监督学习法.在此基础上,文章提出了一种适用于大量线性相关样本的基于正交化消相关处理的广义逆法.这类广义逆法采用直接求逆方法,从而避免作矩阵奇异值分解的工作,因此该算法有其独到之处。

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