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 Wysłany: Sob 2:00, 04 Gru 2010 Temat postu: tory burch shoes 一种新 |
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一种新的神经元统一模型
10)或(11)式；(2)准线性模型：线性动态系统取H(s)=1；非线性函数取Sign~id函数；学习规则采用Hebb规则或相关规则；(3)微分方程模型：线性动态系统取H(s)=1／(a0s+a1)；非线性函数可取阀值型(10)或(11)式，也可取Sigmold函数，学习规则采用Hebb规则或相关规则；(4)概率模型：线性动态系统取H(s)：1，非线性函数取以概率P决定的阀值函数(12)式，学习规则采用Hebb规则或相关规则．以上4种模型在学习方式上基本相同，但在结构上不同．因此，利用Hunt模型可以描述它们．但对于下面几种在结构上相同，学习规则不同的神经元模型,[link widoczny dla zalogowanych]，用Hunt模型不能区20·哈尔滨工程大学学报第17卷分它们，而利用作者提出的统一模型却很易区分它们．(5)Perceptron模型：线性动态系统取H()=1；非线性函数取(10)式的阁值函数：学习规则采用纠错规则：(6)Adline模型：线性动态系统取H()=1；非线性函数取(10)式的阚值函数或Sigmoid函数；学习规则采用正交规则,[link widoczny dla zalogowanych]；(7)Kohonen模型：线性动态系统取H()=1：非线性函数取(9)式的线性函数；学习规则采用无教师规则；(8)Groserg模型：线性动态系统取H(),[link widoczny dla zalogowanych]；1；非线性函数取(9)式的线性函数；学习规则采用外星规则．4结论本文提出的新的神经元统一模型，不仅能描述神经元的结构特征，也能描述神经元的学习特征，克服了以往提出的统一模型只能描述结构，不能表示学习的缺点．利用统一模型对各种常见神经元模型的描述，证明了新的统一模型的有效性．参考文献1KungSY,[link widoczny dla zalogowanych]。HwangJ．AunifiedsystollcarchitectureforAnm．JParallelDistributedComputing．1989，6：357～3872HwangJNAlgorithms／applications／architectureofann5．ph．D．Dissertation，Dept．offEE，Uni．ofSoutherCalifornia．19883HuntKJ，eta1．NleUmInetworksforcontrolsystem―asurveyAutomatica，]992，28(6)：1082―11124壬科俊．神经网络几个理论问题的研究及其在船舶横摇运动建模与预报中的应用；[学位论文]．哈尔滨：哈尔滨工程大学，1995ANovelUnifyingModelofNeuronsWangKejunLiDianpuLiGeobin(Dept．ofAutomaticContro|,[link widoczny dla zalogowanych]，HarbinEngineeringUniversity，Ha~in150001)AbstraetBasedonthegerenalmodelofneuronarchitecture，anovelUnifyingmodelofneuronsisproved．Thenovelunifyingmodelcandescribenotonlythearchitectureofnaurons，butalsothelearningcharacteristicofneurons．Inthepaper，thenovelunifyingmodelandtheinstancesinwhichSOFtienormalneuronmodelsaredescribedbyusingthenovelmodelaregiven．Keywords：neurons；learningrules；Unifyingmodel
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