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提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后，就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面，本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法具有很高的训练精度和学习速度。
复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法
【摘 要】
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提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后，就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面，本
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院
【出 处】
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电路与系统学报
【发表日期】
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2006年4期
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