【摘 要】
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理论分析及新的算法实现在神经网络研究中是非常重要的课题.在该论文中作者主要关注了如下两个方面的问题:Ⅰ)前馈神经网络(FNN)的稳健性理论及相关算法设计;Ⅱ)双向联想记忆
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理论分析及新的算法实现在神经网络研究中是非常重要的课题.在该论文中作者主要关注了如下两个方面的问题:Ⅰ)前馈神经网络(FNN)的稳健性理论及相关算法设计;Ⅱ)双向联想记忆网络(BAM)的定性分析与电路实现.论文的主要贡献可以归纳如下:1)两种基于梯度下降法的BP训练公式的紧凑形式首先被推导出来,在此基础之上给出了设计稳健前馈网络的一些有用准则;2)在前述准则之下,有别于均方误差器(MSE)的某些稳健误差估计器被引入来设计前馈网络的训练算法,这些算法的理论是建立在广泛应用于统计学中的影响函数分析(IFA)、极大似然分析(MLA)和拉格朗日乘子法(LMT)的基础之上的.通过计算机模拟证实了这些算法的确是非常有效的,其比较的对象是基于均方误差估计器的标准BP算法;3)更进一步,基于上述影响函数分析(IFA)的一种新颖的训练方案被提出来;4)为了改善前馈网络的稳健性,研究小组慎重地将隐层神经元激活函数推向它的饱和区域,这是在训练过程中进行的;5)给出了BAM网络的三个动力学性质的定性结论.
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